異物剔除、分級篩選、包裝與瑕疵檢測。
異物與品質分選:檢出率 >97%,漏檢 <1%,處理速度 6.5 噸 / 小時。
包裝線上全檢:檢出率 99.5%+,誤報降低 38%,複檢量降低 61%。
後廚合規影片監管:明廚亮灶識別準確率 99%,違規告警 <1 秒響應。
覆蓋食品安全全鏈條:從異物剔除、外觀分級到包裝噴碼、明廚亮灶統一監管。
行業方案 · INDUSTRY
食品與農產品加工:DaoAI AI 視覺 + 天眼 SkyVision 實現異物剔除、品質分級、封口噴碼檢測與明廚亮灶監管,高速線上、小目標不漏。
應用場景 · SCENARIOS

農產品外觀分級直接決定其市場定價與貨架表現。

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。

標籤與噴碼資訊的準確性關係產品追溯與保質期合規,是多 SKU 產線換線頻繁場景下的痛點。

多規格包裝線上的缺件、錯裝、滿溢異常若響應不及時,容易造成批次客訴。

鮮切蔬菜的保鮮視窗以小時計,異物混入的響應速度直接決定食品安全風險敞口。

食品加工線的異物剔除與品質分級環節,誤報率壓降與複檢減負是提升效率的關鍵。

農產品成熟度分揀長期依賴人工經驗判斷,標準不一致、資料出廠等問題制約規模化應用。

封口質量直接決定食品保質期與貨架安全性,是包裝線上最關鍵的質量關口。
客戶案例 · CASE STUDIES
從異物剔除、品質分級到封口標籤,再到後廚明廚亮灶 —— AI-AOI + 天眼 SkyVision,從產線看到門店。
場景 · 異物剔除 / 分級
挑戰石子、塑膠、蟲體混在形態多變的農產品裡,自然品差異又容易被誤剔、停機。
方案AI-AOI 視覺分選 + 機器人視覺分揀,深度學習區分真異物與自然差異。
場景 · 封口 / 標籤 / 噴碼
挑戰封口不良、標籤遮擋營養面板、日期噴碼不可讀,一旦漏發直接掛鉤召回成本。
方案AI-AOI 深度學習取代規則式機器視覺,區分真缺陷與自然包裝波動。
場景 · 明廚亮灶監管
挑戰後廚是否戴手套、髮網、違規操作,靠人盯攝像頭根本盯不過來。
方案天眼 SkyVision 在既有攝像頭上做行為識別,違規實時告警、留痕可審計。
案例為匿名行業場景,指標為微鏈道愛方案的典型可達範圍。
深度案例 · IN-DEPTH
逐一拆解真實場景下的落地路徑 —— 行業背景、痛點、DaoAI 方案與成效。
在 6.5 噸/時的高速產線上,用 DaoAI AI-AOI 區分真異物與原料自然差異,異物檢出超過 97%,誤剔率壓到 1% 以下。
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針對髮絲、蟲體、塑膠碎片等毫米級小目標,DaoAI 輕量模型在產線邊緣端實時推理,檢出率穩定在 98% 以上。
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用 AI-AOI 取代規則式視覺,對封口完整性、標籤貼合、噴碼日期一次全檢,準確率超 99.5%,客訴下降 61%。
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天眼 SkyVision 在既有攝像頭上識別手套、髮網與違規行為,違規實時告警、全程留痕可審計,無需換硬體。
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用 DaoAI 機器人視覺做成熟度分級與柔性抓取分揀,分級一致性提升,人工分揀崗位釋放,損傷率下降。
閱讀全文常見問題 · FAQ
覆蓋異物剔除與分級、果蔬成熟度識別與機器人分揀、包裝密封 / 標籤 / 噴碼檢測、生鮮小目標邊緣檢測,以及廚房 / 產線的 SkyVision 行為監管。
DaoAI 用基於特徵認知的異常檢測識別已知與未知異物,結合分級模型在高速產線上穩定剔除並分級,減少漏檢與誤剔。
可以。DaoAI 視覺識別成熟度、大小與外觀品相,引導機器人分揀,實現一致的分級標準並提升分揀速度。
DaoAI 線上檢測封口完整性、標籤貼合與噴碼 OCR 可讀性,攔截漏封、錯標與噴碼缺失,保障可追溯與合規。