随着数据爆发式的增长、计算能力的大幅提升以及深度学习算法的发展和成熟，迎来了人工智能的第三次浪潮。自动翻译、无人驾驶、人脸识别、搜索引擎和机器人等应用已经走进社会生活。2015年基于深度学习的人工智能算法在图像识别准确率方面第一次超越了人类肉眼，为人工智能的应用展现了广阔前景。
大多数的食品加工企业属于劳动密集型，人力劳动繁复且目前具有不可替代性，原因在于大量的工作依靠人脑判断和综合分析，即使是自动化的今天，也有相当的数量需要人工完成，如水果蔬菜的挑选分拣和设备的操作管理等，因此，如何充分发挥现代科技的作用，进一步提高自动化的水平是需要不断探索和解决的问题。
为了保证果蔬的质量、降低损耗、顺利完成加工和商品化流程，果蔬在采收后一般要选择进行原料的选别、分级、清洗、去皮、切分、烫漂和抽空处理等一道或多道加工工序，即果蔬的预处理。果蔬品种繁多，目前通常是凭经验编制各种预处理工艺。近40年来我国果蔬产业快速发展，由于加工时间集中而且数量大的因素，所以多采用连续式设备，各工序和设备可以相连组成生产线，
并且采用自动控制、自动调整装置，部分工作由机器逐步代替，工人间接地照管和监督机器进行生产。然而在个性化定制趋势中反应还不够迅速，任务周期较长，效率和质量有待提高。
图1所示的是一种有清洗和冷却(烫漂后一般需要经过冷却)功能的果蔬预处理连续式生产线，产品进入综合清洗机进行综合清洗和去杂质，然后经过冷却机、振动沥水机和提升机输送到后续的工艺流程。现阶段其自动化控制的特点：
(1)设备中由多种传感器检测，进行较为简单的控制，如：a.清洗机、冷却机中设有水位仪，当水位触及低位警戒时，即自动开启水阀进行补充水；当水位触及高位警戒时，即关闭水阀停止补充水；b.电动机保护，温度或电流等传感器检测到电动机出现过载等故障后自动停机；c.运行速度可以人工设定和人工调节。
(2)联机控制，各设备可以联动。
(3)借助于人脑分析、综合判断、决策和管理。
根据目前果蔬预处理主体属于依靠人脑判断和多元参数控制的特色，但是当前的自动化还无法满足个性化定制和柔性生产的需要，而且在自动化水平不断提升后，人将越来越困难地感知到运行工况的动态变化，决策也容易受主观判断的影响。应用人工智能可以弥补人在决策和操作中的不足，人工智能让机器逐渐拥有感知、认知和决策的功能，而将原有的管理系统变成人机合作的决策系统。
如图2所示，智能工厂中传感器感知相关信息，智能决策和管理系统与传感器和控制器等实时交互、多元交互和人机交互互补，协同企业管理层、生产执行层和过程控制层决策，以最佳优化目标智能控制。4G/5G或Wi-Fi的环境能够无线连接、快捷数据传输和共享，依托互联网和大数据技术进行深度学习和专家系统建模，预测或建议，它获得的数据越多，就越准确。
订单、个性化/协同设计、计划排程、联系供应商和各生产环节等纳入智能决策和管理系统。人工智能和互联网相结合，互联网能够延伸和拓展功能，如实施跟踪、溯源和产品发布等。
应用人工智能，本文对果蔬预处理的部分设备作如下改进。
重量分级(分拣)是目前常见的一种果蔬分拣，图3所示是一种电子感应重量分级机，符合一定重量的如苹果、桃子、梨、脐橙、柑桔、猕猴桃、柠檬、柿子、火龙果、芒果、石榴、西红柿、马铃薯、洋葱等圆形或椭圆形果蔬将在所盛托盘的翻转倾倒下被拣出。
果蔬质量分级是使果蔬连续通过由摄像头组成的图像采集区域，利用摄像头拍摄果蔬的图像，传送给图像处理系统，通过人工智能对果蔬的表面质量进行判别，并根据质量指令执行机构动作而实施自动分拣。进行深度学习训练能够使机器视觉达到足够的准确率。
改进的果蔬重量和质量连续分拣是在重量分级装置中串接质量分拣模块。果蔬通过重量检测和图像采集区域，当不符合重量或质量的果蔬通过时，人工智能记下该果蔬，然后自动输送到指定的位置去除，从而节省了人力，提高效率，并且进一步提高了产品的质量。为了更好地摄像检测，图像采集区域的截面可以如图4所示，3个摄像头互成120度夹角布置，摄像头对通过的果蔬全部表面进行检测。该装置结构比机械手抓取更快、效率更高，设置简单。
气泡清洗机是果蔬清洗的常用设备之一，通常是设备自动清洗，人工监督运行。一种连续式果蔬气泡清洗机及控制系统如图5所示，图中还配置了水位传感器以及喷水、二次喷水、补充水等自控阀门，通过水位传感器检测信号可以自动控制补充水。改进方法是分别在进料端、出料端和水池上方设置摄像头传感器，根据人工智能，机器视觉包括如下功能：
(1)在进料端设置摄像头，拍摄进料的状况，模式识别进料的品种、数量和表面的脏污程度，随即可制订出清洗的模式，如强、中等或弱清洗模式，不同的清洗模式对应自动调节不同的工作方式和参数；
(2)在水池上方设置摄像头，拍摄、检测、判定清洗水质状况，自主决定是否自动换水或补充水；
(3)分别在进料端和出料端设置摄像头，拍摄进出料的状况，通过进出料端摄像进行产品实时比较，自主分析和决策，自动调节无级调速电动机来调节运行速度以及调节气、水量等，如进料端的物料不多时运行速度变快，反之则自动调节使运行速度变慢或气、水量增加等。
设备动态检测、自主决策和调节能够实现无人操作和自主运行。如图6模块控制能够使生产高效率的精准运行和减少人工重复性的劳动。
应用人工智能自然语言理解，当发现有异常响声时系统会立即自动停机排查，反应速度非常快，可以有效避免损失。人工智能自然语言理解还可以使机器理解或生成人类语言，人机交流，执行操作而无需人类“动手”。
因此，在果蔬预处理中，人工智能模拟人类智能能够得到很好的应用。
基于人工智能构建CPS(Cyber-Physical Systems，信息物理系统)，采用“状态感知——实时分析——科学决策——精准执行”，充分利用大数据、物联网等技术，提升顶层智能决策水平、提高企业个性化定制能力、提高自动化程度、全面提高效率、缩短周期、提升产品的控制精度和质量指标。
表1 应用人工智能前后的比较分析
人脑的神经元数量约为860亿个,具备无与伦比的创造力和洞察力
