食品 / 農業 · 應用場景 · APPLICATION

生鮮異物剔除與品質分級

生鮮加工線上的異物混入是食品安全事故最直接的風險來源。

場景 · 異物檢測：毛髮 / 塑膠 / 金屬

挑戰與方案

挑戰傳統色選機對顏色相近異物檢出率僅約 88%，帶自然斑點的正常果蔬常被誤剔，良品損耗居高不下。

方案微鏈道愛 DaoAI —— 高速線掃成像結合深度學習模型，與氣吹剔除機構對接，品質分級與異物剔除一次完成。

97%+異物檢出率(原88%)

<1%誤剔率(原4-6%)

6.5噸/時穩定處理通量

本文由人工智慧生成。文中客戶案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質；官方標定口徑以產品頁為準。

常見問題 · FAQ

生鮮異物剔除與品質分級最主要的挑戰是什麼？

傳統色選機對顏色相近異物檢出率僅約 88%，帶自然斑點的正常果蔬常被誤剔，良品損耗居高不下。

DaoAI 是如何解決這個問題的？

微鏈道愛 DaoAI —— 高速線掃成像結合深度學習模型，與氣吹剔除機構對接，品質分級與異物剔除一次完成。

這套方案能達到什麼效果？

在實際產線案例中，異物檢出率(原88%)達到 97%+，誤剔率(原4-6%)達到 <1%，穩定處理通量達到 6.5噸/時（案例為基於產品真實能力的模擬場景，成效數字為示例性質，具體以實測為準）。

生鮮異物剔除與品質分級的費用大概是多少？

生鮮異物剔除與品質分級的費用因產線規模、檢測點位數量與部署方式(雲端/邊緣/本地化)而異，不同客戶配置差異較大，暫不提供統一報價單；可預約 Demo 獲取針對性報價與實施週期評估。