传统色选机把颜色相近的虫体、塑料碎屑当作合格原料放行，又把带斑点的正常果蔬当异物剔除——检出与误剔此消彼长。该厂用 DaoAI 深度学习模型重建了判定逻辑。
>97%异物检出
<1%误剔率
6.5t/h处理量
该生鲜加工厂为商超与餐饮渠道供应净菜与冷冻果蔬原料，日处理量超过百吨。传统光电色选机依赖固定颜色阈值，面对与原料颜色接近的异物（深色虫体、半透明塑料、同色石粒）几乎无能为力；为了不漏检，只能把阈值收紧，结果大量带自然斑点、轻微色差的合格原料被一并剔除，良品损耗居高不下。
DaoAI 部署 AI-AOI 视觉检测系统替代规则式色选。深度学习模型不再只看颜色，而是综合纹理、形态、边缘与上下文，学会区分「真异物」与「原料的自然差异」——同样是一块深色，模型能判断它是霉变异物还是品种本身的深色斑。针对偶发的稀有异物类型，用 APDT 少样本能力，几十张样本即可让产线快速适配新批次原料，无需重新标注海量数据。
方案构成
- AI-AOI 高速线扫成像 + 深度学习缺陷/异物模型，与原有气吹剔除机构对接
- 品质分级模型同步输出大小、色泽、损伤等级，异物剔除与分级一次完成
- APDT 少样本快速接入新原料批次，标注量下降约 80%
- 判定结果留档，支持按批次回溯异物类型与剔除明细
检出与误剔不再此消彼长——模型学会了区分真异物与原料的自然差异。
上线后，异物检出率从原色选机的约 88% 提升至 97% 以上，误剔率由 4–6% 降至 1% 以下，相当于每小时少损耗数百公斤合格原料；产线在 6.5 吨/时通量下稳定运行，品质分级与异物剔除合并为单一工位，人工复检岗位减少，综合良品率显著回升。