在農產品分揀領域，成熟度分級和精準分揀一直是關鍵環節。DaoAI 機器人視覺分揀系統憑藉先進技術，為該領域帶來了新的解決方案。
行業背景與使用者場景：農產品的產後分級與裝箱是農產品流通環節中的重要步驟，直接關係到農產品的售價和貨架期。某農產品分揀中心主要處理各類果蔬的分級與裝箱工作，其業務量在旺季會大幅增加。在傳統的分揀模式下，該中心依賴大量人工進行操作，這不僅效率低下，還容易出現各種問題。隨著消費者對農產品品質要求的不斷提高以及市場競爭的加劇，該中心急需一種更加高效、精準的分揀解決方案，以提升產品的市場競爭力。
痛點：為什麼難
從標準一致性方面來看，長期以來，該農產品分揀中心的成熟度分級依賴人工目檢。熟練工雖然有一定的經驗，但他們的標準會因多種因素而波動。例如，在工作一段時間後，工人會感到疲勞，此時他們判斷成熟度的標準就可能會發生偏差，導致分級不一致。據統計，在旺季人工疲勞狀態下，分級不一致的情況會增加約 30%。此外，光線條件也會對人工目檢產生影響，不同的光線強度和角度會使工人對果蔬的顏色、色澤分佈判斷出現誤差。而且，每個工人都有自己的主觀判斷標準，即使是同一位工人，在不同的情緒狀態下，判斷標準也可能有所不同。
用工難題也是一大痛點。在旺季，該分揀中心的業務量急劇增加，對工人的需求也大幅上升。然而，由於分揀工作勞動強度大、工作環境相對較差，招工變得十分困難。同時，即使招到了足夠的工人，對新工人進行培訓也需要花費大量的時間和精力，而且新工人在短期內很難達到熟練工的工作水平。這使得旺季的用工壓力非常大，嚴重影響了分揀效率。
機械損傷問題同樣不容忽視。果蔬質地嬌嫩，在人工反覆挑揀和不當抓取的過程中，很容易造成機械損傷。據估算，人工分揀導致的果蔬機械損傷率高達 20%。這些損傷不僅會影響果蔬的品相，使其外觀不美觀，降低消費者的購買意願，還會影響果蔬的耐貯性，縮短其貨架期，從而給企業帶來經濟損失。
技術原理
DaoAI 部署的機器人視覺分揀系統主要由視覺端和機械臂兩部分組成。在視覺端，採用了先進的深度學習模型。該模型透過對大量果蔬樣本的學習和訓練，能夠準確地識別果蔬的顏色、色澤分佈、表面特徵與形態等資訊。它可以根據這些資訊對果蔬的成熟度進行評估，並將其分為不同的等級。與傳統的人工目檢方法相比，深度學習模型具有更高的準確性和一致性，不會受到疲勞、光線和主觀因素的影響。
機器人視覺引導機械臂負責完成定位、柔性抓取與按級分揀裝箱的工作。透過視覺系統獲取果蔬的位置資訊後，機械臂能夠準確地定位到果蔬的位置。同時，為了避免對果蔬造成損傷，系統採用了柔性末端執行器。該執行器可以根據不同果蔬的特性，精確控制抓取力度，實現柔性抓取。這種方式大大降低了機械損傷的機率，提高了果蔬的品質。與傳統的剛性抓取方式相比，柔性抓取更加溫和，能夠更好地保護果蔬。
典型應用場景
- 成熟度分級：透過深度學習模型對果蔬的顏色、色澤分佈等進行分析，判斷其成熟度。難點在於不同品種、不同批次的果蔬顏色和色澤分佈存在差異，需要模型具有較強的適應性。
- 表面缺陷檢測：視覺系統可以檢測果蔬表面的瑕疵、斑點等缺陷。難點在於一些細微的缺陷可能難以被準確識別，需要高解析度的成像裝置和先進的演算法。
- 形態檢測：判斷果蔬的形狀是否符合標準。難點在於果蔬的形態具有多樣性，需要模型能夠準確區分正常形態和異常形態。
- 大小分類：根據果蔬的尺寸大小進行分類。難點在於準確測量果蔬的大小，尤其是對於形狀不規則的果蔬。
落地案例
該農產品分揀中心規模較大，旺季日處理果蔬量可達數噸。在引入 DaoAI 機器人視覺分揀系統之前，分級一致性較差，人為標準漂移導致約 25%的產品分級不準確。旺季用工緊張，需要大量臨時工人，且人工分揀效率低下，每天只能處理一定量的果蔬。同時，果蔬機械損傷率較高，達到 20%左右。在上線 DaoAI 系統的過程中，技術團隊首先對該中心的業務流程進行了詳細的調研和分析，制定了個性化的解決方案。然後進行系統的安裝、除錯和培訓工作。經過一段時間的試執行和最佳化，系統正式投入使用。
老師傅會累，模型不會——成熟度的標準第一次被穩穩地定了下來。
微鏈道愛解決方案與產品
微鏈道愛的 DaoAI 機器人視覺分揀系統針對農產品分揀的痛點，提供了全方位的解決方案。系統藉助 APDT 少樣本快速建模技術，能夠快速適配不同品種、不同批次的農產品。只需要幾十張樣本，就可以完成新品類的適配，無需為每種農產品重新進行大規模的資料採集。這大大縮短了系統的部署時間，提高了系統的靈活性。
在硬體方面，系統採用了高精度的視覺感測器和先進的機械臂。視覺感測器能夠提供清晰、準確的影象資訊，為深度學習模型的分析提供可靠的資料支援。機械臂具有高精度的定位和運動控制能力，能夠準確地完成抓取和分揀任務。同時，柔性末端執行器的應用，進一步降低了果蔬的機械損傷率，提高了產品的品質。
量化成效
系統投用後，取得了顯著的成效。在成熟度分級方面，分級一致性明顯提升，人為標準漂移基本消除，分級準確率從之前的約 75%提高到了 95%以上。在用工方面，機器人承擔了重複的分揀與裝箱工作，旺季用工壓力得到了極大的緩解。據統計，旺季所需的人工數量減少了約 30%，多個分揀崗位得到釋放。在機械損傷方面，柔性抓取使果蔬機械損傷率下降到了 5%以下，商品品相與耐貯性得到了明顯改善。整體分揀效率提高了約 40%，品控水平也得到了大幅提升。
常見問題
農產品分揀中心以往分級存在什麼問題？
以往農產品分揀中心分級依賴人工目檢。熟練工標準會因疲勞、光線、主觀差異波動，旺季用工緊張、招工困難。此外，果蔬質地嬌嫩，人工挑揀抓取易造成機械損傷，損傷率可達 20%，影響品相與耐貯性。DaoAI 可解決這些問題。
DaoAI 機器人視覺分揀系統如何適配新品類？
DaoAI 藉助 APDT 少樣本快速建模。針對不同品種、批次外觀差異，只需幾十張樣本，系統就能快速適配新品類，無需為每種農產品重做大規模資料採集，縮短部署時間，提高靈活性。
DaoAI 系統投用後有哪些效果？
投用後，成熟度分級一致性明顯提升，分級準確率達 95%以上，基本消除人為標準漂移。旺季用工壓力緩解，人工數量減少約 30%。果蔬機械損傷率降至 5%以下，分揀效率提高約 40%，品控水平提升。
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。