生产痛点
在农产品分拣环节，传统模式高度依赖人工。由于缺乏统一客观的量化标准，不同分拣人员对农产品的大小、品质判断存在差异，致使分拣出的产品分级混乱。并且人工分拣速度缓慢，难以满足大规模、批量化的分拣需求。长时间从事单调重复的分拣工作，工人极易产生疲劳感，精力难以集中，错拣、漏拣的情况频繁出现，不仅降低了分拣的准确性，还严重影响了整个农产品供应链的效率 。
解决思路
AI特征识别算法+多光源方案
提升分拣精度：果品形状、色泽、大小存在自然差异，人工分拣易受主观因素影响，导致标准不统一。AI 识别视觉算法基于深度学习模型，可对果品的大小、色泽、瑕疵等多维度特征进行量化分析。并区分轻微碰伤、病虫害斑等细微瑕疵，将分拣准确率从人工的 80% 提升至 95% 以上。
多光源方案：不同颜色的光源对果品的不同特征有增强作用，通过布置不同光源减少反光阴影，更好地凸显果品表面的瑕疵和病虫害痕迹，提高瑕疵检测的准确性
多光源方案：不同颜色的光源对果品的不同特征有增强作用，通过布置不同光源减少反光阴影，更好地凸显果品表面的瑕疵和病虫害痕迹，提高瑕疵检测的准确性
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