成熟度靠老师傅一眼定，人一累标准就飘；果蔬娇嫩，抓重了就伤。DaoAI 用机器人视觉把「眼」和「手」一起标准化。
少样本新品类适配
↑分级一致性
↓机械损伤
该农产品分拣中心处理果蔬的产后分级与装箱，成熟度与品级直接决定售价和货架期。长期以来分级依赖人工目检，熟练工的标准也会因疲劳、光线、主观差异而波动，旺季用工紧张、招工困难；同时果蔬质地娇嫩，人工反复挑拣与不当抓取会造成机械损伤，影响品相与耐贮性。
DaoAI 部署机器人视觉分拣系统：视觉端用深度学习模型按颜色、色泽分布、表面特征与形态评估成熟度并分级，机器人视觉引导机械臂完成定位、柔性抓取与按级分拣装箱，实现「检测—决策—抓取」闭环。针对不同品种、不同批次的外观差异，借助 APDT 少样本快速建模，几十张样本即可适配新品类，无需为每种农产品重做大规模数据采集；柔性末端执行器按果蔬特性控制抓取力度，降低损伤。
机器人视觉带来的改变
- 成熟度按统一模型量化分级，标准不再因人、因疲劳而飘移
- 视觉引导机械臂完成柔性抓取与按级装箱，分拣上下料自动化
- APDT 少样本快速适配新品种/新批次，几十张样本即可上线
- 柔性抓取按品类控力，机械损伤下降，品相与货架期改善
老师傅会累，模型不会——成熟度的标准第一次被稳稳地定了下来。
系统投用后，成熟度分级一致性明显提升，人为标准漂移基本消除；机器人承担重复分拣与装箱，旺季用工压力缓解，多个分拣岗位得到释放；柔性抓取使果蔬机械损伤率下降，商品品相与耐贮性改善，整体分拣效率与品控水平同步提高。