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智能可視分選秤在蔬菜基地采摘中的應用它改變了傳統農業依賴人工經驗進行分選的模式，實現了農產品采后處理的標準化、智能化和高附加值化。

案例分享：某大型現代化葉菜種植基地的智能分選中心

一、 場景痛點（傳統人工分選）

該基地每日產出數十噸菠菜、生菜、上海青等葉菜。

分選標準不一，品質波動大：人工分選依賴目測和經驗，對大小、顏色、品相的判斷主觀性強，導致同一批次蔬菜品質不均，影響品牌信譽和售價。

效率低下，勞動力密集且成本高：分選是勞動密集型環節，熟練工難招、人力成本逐年攀升，且在采摘旺季產能瓶頸突出。

損耗率高：人工分選動作可能對蔬菜造成二次損傷；分選不精準導致優質品與次級品混裝，在運輸和銷售中加速腐敗。

缺乏數據支撐：無法精確統計各級別蔬菜的產出比例、重量分布，難以指導優化種植和定價策略。

溯源信息斷鏈：分選后，蔬菜的“出身"（地塊、批次）信息丟失，難以實現從田間到餐桌的精細追溯。

二、 解決方案：部署智能可視分選生產線

在基地的采后處理中心，建設了一條基于AI視覺的智能分選線，其核心是智能可視分選秤/系統。主要構成：

上料振動盤/傳送帶：將蔬菜均勻、單層鋪開。

高清工業相機陣列：從頂部、側面等多角度高速拍攝每棵蔬菜。

AI視覺分析服務器：運行深度學習算法模型，識別蔬菜的尺寸、重量、顏色、形狀、瑕疵（黃葉、蟲眼、霉斑、斷裂）。

高速稱重模塊：精確獲取每棵蔬菜的單體重量。

智能分流執行機構：通常是高壓氣嘴或機械臂，根據指令將蔬菜吹入或撥入不同等級的通道。

中央控制系統：集成所有模塊，并連接農場管理系統。