在农产品分拣领域，成熟度分级和精准分拣一直是关键环节。DaoAI 机器人视觉分拣系统凭借先进技术，为该领域带来了新的解决方案。
行业背景与用户场景：农产品的产后分级与装箱是农产品流通环节中的重要步骤，直接关系到农产品的售价和货架期。某农产品分拣中心主要处理各类果蔬的分级与装箱工作，其业务量在旺季会大幅增加。在传统的分拣模式下，该中心依赖大量人工进行操作，这不仅效率低下，还容易出现各种问题。随着消费者对农产品品质要求的不断提高以及市场竞争的加剧，该中心急需一种更加高效、精准的分拣解决方案，以提升产品的市场竞争力。
痛点：为什么难
从标准一致性方面来看，长期以来，该农产品分拣中心的成熟度分级依赖人工目检。熟练工虽然有一定的经验，但他们的标准会因多种因素而波动。例如，在工作一段时间后，工人会感到疲劳，此时他们判断成熟度的标准就可能会发生偏差，导致分级不一致。据统计，在旺季人工疲劳状态下，分级不一致的情况会增加约 30%。此外，光线条件也会对人工目检产生影响，不同的光线强度和角度会使工人对果蔬的颜色、色泽分布判断出现误差。而且，每个工人都有自己的主观判断标准，即使是同一位工人，在不同的情绪状态下，判断标准也可能有所不同。
用工难题也是一大痛点。在旺季，该分拣中心的业务量急剧增加，对工人的需求也大幅上升。然而，由于分拣工作劳动强度大、工作环境相对较差，招工变得十分困难。同时，即使招到了足够的工人，对新工人进行培训也需要花费大量的时间和精力，而且新工人在短期内很难达到熟练工的工作水平。这使得旺季的用工压力非常大，严重影响了分拣效率。
机械损伤问题同样不容忽视。果蔬质地娇嫩，在人工反复挑拣和不当抓取的过程中，很容易造成机械损伤。据估算，人工分拣导致的果蔬机械损伤率高达 20%。这些损伤不仅会影响果蔬的品相，使其外观不美观，降低消费者的购买意愿，还会影响果蔬的耐贮性，缩短其货架期，从而给企业带来经济损失。
技术原理
DaoAI 部署的机器人视觉分拣系统主要由视觉端和机械臂两部分组成。在视觉端，采用了先进的深度学习模型。该模型通过对大量果蔬样本的学习和训练，能够准确地识别果蔬的颜色、色泽分布、表面特征与形态等信息。它可以根据这些信息对果蔬的成熟度进行评估，并将其分为不同的等级。与传统的人工目检方法相比，深度学习模型具有更高的准确性和一致性，不会受到疲劳、光线和主观因素的影响。
机器人视觉引导机械臂负责完成定位、柔性抓取与按级分拣装箱的工作。通过视觉系统获取果蔬的位置信息后，机械臂能够准确地定位到果蔬的位置。同时，为了避免对果蔬造成损伤，系统采用了柔性末端执行器。该执行器可以根据不同果蔬的特性，精确控制抓取力度，实现柔性抓取。这种方式大大降低了机械损伤的概率，提高了果蔬的品质。与传统的刚性抓取方式相比，柔性抓取更加温和，能够更好地保护果蔬。
典型应用场景
- 成熟度分级：通过深度学习模型对果蔬的颜色、色泽分布等进行分析，判断其成熟度。难点在于不同品种、不同批次的果蔬颜色和色泽分布存在差异，需要模型具有较强的适应性。
- 表面缺陷检测：视觉系统可以检测果蔬表面的瑕疵、斑点等缺陷。难点在于一些细微的缺陷可能难以被准确识别，需要高分辨率的成像设备和先进的算法。
- 形态检测：判断果蔬的形状是否符合标准。难点在于果蔬的形态具有多样性，需要模型能够准确区分正常形态和异常形态。
- 大小分类：根据果蔬的尺寸大小进行分类。难点在于准确测量果蔬的大小，尤其是对于形状不规则的果蔬。
落地案例
该农产品分拣中心规模较大，旺季日处理果蔬量可达数吨。在引入 DaoAI 机器人视觉分拣系统之前，分级一致性较差，人为标准漂移导致约 25%的产品分级不准确。旺季用工紧张，需要大量临时工人，且人工分拣效率低下，每天只能处理一定量的果蔬。同时，果蔬机械损伤率较高，达到 20%左右。在上线 DaoAI 系统的过程中，技术团队首先对该中心的业务流程进行了详细的调研和分析，制定了个性化的解决方案。然后进行系统的安装、调试和培训工作。经过一段时间的试运行和优化，系统正式投入使用。
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。
微链道爱解决方案与产品
微链道爱的 DaoAI 机器人视觉分拣系统针对农产品分拣的痛点，提供了全方位的解决方案。系统借助 APDT 少样本快速建模技术，能够快速适配不同品种、不同批次的农产品。只需要几十张样本，就可以完成新品类的适配，无需为每种农产品重新进行大规模的数据采集。这大大缩短了系统的部署时间，提高了系统的灵活性。
在硬件方面，系统采用了高精度的视觉传感器和先进的机械臂。视觉传感器能够提供清晰、准确的图像信息，为深度学习模型的分析提供可靠的数据支持。机械臂具有高精度的定位和运动控制能力，能够准确地完成抓取和分拣任务。同时，柔性末端执行器的应用，进一步降低了果蔬的机械损伤率，提高了产品的品质。
量化成效
系统投用后，取得了显著的成效。在成熟度分级方面，分级一致性明显提升，人为标准漂移基本消除，分级准确率从之前的约 75%提高到了 95%以上。在用工方面，机器人承担了重复的分拣与装箱工作，旺季用工压力得到了极大的缓解。据统计，旺季所需的人工数量减少了约 30%，多个分拣岗位得到释放。在机械损伤方面，柔性抓取使果蔬机械损伤率下降到了 5%以下，商品品相与耐贮性得到了明显改善。整体分拣效率提高了约 40%，品控水平也得到了大幅提升。
常见问题
农产品分拣中心以往分级存在什么问题？
以往农产品分拣中心分级依赖人工目检。熟练工标准会因疲劳、光线、主观差异波动，旺季用工紧张、招工困难。此外，果蔬质地娇嫩，人工挑拣抓取易造成机械损伤，损伤率可达 20%，影响品相与耐贮性。DaoAI 可解决这些问题。
DaoAI 机器人视觉分拣系统如何适配新品类？
DaoAI 借助 APDT 少样本快速建模。针对不同品种、批次外观差异，只需几十张样本，系统就能快速适配新品类，无需为每种农产品重做大规模数据采集，缩短部署时间，提高灵活性。
DaoAI 系统投用后有哪些效果？
投用后，成熟度分级一致性明显提升，分级准确率达 95%以上，基本消除人为标准漂移。旺季用工压力缓解，人工数量减少约 30%。果蔬机械损伤率降至 5%以下，分拣效率提高约 40%，品控水平提升。
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。