小明发现在琳琅满目的年货清单里，红如宝石、甜脆可口的车厘子，稳稳抢占了C位。
当你悠闲地品尝着每一颗近乎完美的果实时，是否想过，它们是如何从万千果园中，经过层层筛选，以统一的“高颜值”和“好品质”出现在你面前的？
Chinese New Year
AI与机器视觉
智能分选系统
应用场景
本期就让小明来为你揭秘背后的“科技与狠活”。这并非简单的挑挑拣拣，而是一场融合了尖端光学、精密机械和人工智能的高科技盛宴。
系统通过高清工业相机
瞬间捕捉果实的影像
↓实现两大目标↓
尺寸分级
通过图像分析，精确计算出每一个果实的直径，并按照严格的规格（如JJJ、JJ、J等级）进行分道。
缺陷检测
主要缺陷包括自然烂果、采摘伤痕、鸟啄、疤痕、裂果、畸形等情况。
所有这些，都需要在果子高速滚动的过程中被毫秒级识别并分类剔除，其精度和速度远超最熟练的工人
核心挑战
1、如何呵护“娇嫩”的果实？
车厘子质地偏软，皮薄多汁，传统的机械接触式分选极易造成二次损伤。
解决方案：“无接触式”光学检测。整个检测过程，果实仅在柔软的辊轴或清水通道上移动，机器视觉系统自上而下进行非接触式扫描，真正实现了“看而不碰”，最大限度保证了水果的完好与新鲜。
2、如何实现“360度无死角”检测？
车厘子姿态随机，如何看到被遮挡的侧面和底部，是保证检出率的关键。
解决方案：多相机阵列与特殊光路。通过巧妙地布置多个相机，并利用镜面反射原理，可以在一次拍摄中同时获取果实多个角度的图像，实现表面全覆盖。
AI赋能：从看到 到 看懂的质变
随着深度学习（AI）技术的成熟，现代分选系统实现了从“规则判断”到“智能认知”的飞跃。
1、稳定性与可靠性：AI模型通过“学习”标注好的好坏果实图像，能够像经验最丰富的老师傅一样，精准识别各种复杂、不规则的瑕疵，且不受人工情绪、疲劳度影响，24小时稳定工作
2、高效率与高精度：单条分选线每小时可处理数吨果实，同时将误判率降至极低水平，经济效益显著
3、持续进化：更重要的是，AI系统具备自学习能力。面对新的品种或新的瑕疵类型，它可以通过持续的数据反馈不断优化模型，越用越“聪明”
