挑战与方案
生鲜异物剔除与品质分级
挑战传统色选机对颜色相近异物检出率仅约 88%，带自然斑点的正常果蔬常被误剔，良品损耗居高不下。
方案高速线扫成像结合深度学习模型，与气吹剔除机构对接，品质分级与异物剔除一次完成。
97%+异物检出率(原88%)
<1%误剔率(原4-6%)
6.5吨/时稳定处理通量
食品 / 农业 · 应用场景 · APPLICATION
生鲜异物剔除与品质分级
生鲜加工线上的异物混入是食品安全事故最直接的风险来源。
场景 · 异物检测：毛发 / 塑料 / 金属
生鲜异物剔除与品质分级
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本文由人工智能生成。文中客户案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质；官方标定口径以产品页为准。
常见问题 · FAQ
生鲜异物剔除与品质分级最主要的挑战是什么？
传统色选机对颜色相近异物检出率仅约 88%，带自然斑点的正常果蔬常被误剔，良品损耗居高不下。
DaoAI 是如何解决这个问题的？
高速线扫成像结合深度学习模型，与气吹剔除机构对接，品质分级与异物剔除一次完成。
这套方案能达到什么效果？
在实际产线案例中，异物检出率(原88%)达到 97%+，误剔率(原4-6%)达到 <1%，稳定处理通量达到 6.5吨/时（案例为基于产品真实能力的模拟场景，成效数字为示例性质，具体以实测为准）。
需要提前准备 CAD 图纸或大量缺陷样本吗？
不需要。DaoAI 基于视觉基础模型的特征认知与 APDT 正样本学习，仅需 1–20 张良品样本即可完成建模，无需 CAD 图纸，也无需预先积累缺陷样本库，操作员 5 分钟即可自主完成换型上线。