水果进入市场前，通常要对水果的外部质量等进行检测分(fēn)级。 而传统上，果农通常依靠體(tǐ)力劳动进行分(fēn)级和分(fēn)类，对人类来说是一项劳力密集和乏味的任務(wù)，进而导致错误增加和效率降低。面对这个问题，一家业務(wù)快速增長(cháng)的果园业主与智能(néng)检测和视觉系统集成商(shāng)海波视合作，通过采用(yòng)计算机视觉的创新(xīn)检测系统，成功帮助柠檬果农快速提高检测和分(fēn)拣效率。海波视运用(yòng)他(tā)们内部开发的软件，将 The Imaging Source 的 5 MP USB 3 相机集成至果园现有(yǒu)的分(fēn)拣系统中，创建一个耐用(yòng)的检测和分(fēn)级系统，将整體(tǐ)良率提升 6 倍。
柠檬分(fēn)级和分(fēn)拣：海波视集成電(diàn)脑视觉，创建检测和分(fēn)拣系统，迅速提高了果园经营者的效率和准确性。
深度學(xué)习方法扩大检测范围
早期的自动水果分(fēn)拣采用(yòng)简易的规则检测来分(fēn)级，例如水果的颜色和大小(xiǎo)。深度學(xué)习方法的发展為(wèi)检测标准不容易量化或定义的应用(yòng)提供视觉解决方案，能(néng)进行更广泛的重点检测和分(fēn)类标准 - 瑕疵、腐化、霉菌和其他(tā)缺陷。海波视将新(xīn)的检测站集成至果园分(fēn)拣设施的现有(yǒu)重量筛选机中，工业彩色相机在柠檬沿着输送带移动时，从多(duō)个角度捕捉图像。然后对图像数据进行分(fēn)割、融合，并与训练数据进行形状、大小(xiǎo)、颜色和表面缺陷的分(fēn)析。然后，根据训练数据，系统将柠檬分(fēn)类為(wèi)“OK”或“NOK”。
人工智能(néng)方法提供了更多(duō)的检测可(kě)能(néng)性: 对图像数据进行分(fēn)割、融合，并与训练数据进行分(fēn)析，以检测形状、大小(xiǎo)、颜色和表面缺陷。
视觉系统以较少的工作量最大限度地提高产能(néng)
在集成视觉解决方案之前，三名员工每小(xiǎo)时处理(lǐ)约400公斤柠檬。使用(yòng)新(xīn)系统后，一名员工每小(xiǎo)时能(néng)处理(lǐ) 800 公斤，效率提高了 惊人的6 倍。人工智能(néng)系统准确率提高达九成，预计未来在额外的更新(xīn)和训练数据后会看到更多(duō)的改进。海波视经理(lǐ)表示：「藉由[农业应用(yòng)]自动视觉检测的成功引入，能(néng)减轻人员作业负担及量化、标准化物(wù)料筛选标准。」
The Imaging Source 的 5 MP USB 3 工业相机符合 USB3 Vision 标准，可(kě)轻松集成到新(xīn)系统和现有(yǒu)系统中。
藉由精巧的USB 3工业相机提高图像品质
The Imaging Source 的工业彩色相机提供 HDR 成像功能(néng)，可(kě)确保细节丰富、高质量的图像数据，在分(fēn)级和分(fēn)拣应用(yòng)中，非常适合用(yòng)来精确捕捉表面缺陷和其他(tā)关键特征。相机的图像数据能(néng)让系统使用(yòng)不同的分(fēn)类标准，如表面缺陷、果实形状、大小(xiǎo)和颜色，同时还提供数字图像存档。 其精巧的外型设计及USB3 Vision标准有(yǒu)助于相机无缝集成到新(xīn)系统和现有(yǒu)系统中，能(néng)确保轻松设置。500万像素的分(fēn)辨率提供了理(lǐ)想的图像数据量，能(néng)毫不费力地从各个角度捉取多(duō)个详细图像，也不会对系统的运算资源造成压力，从而使系统在所需的周期时间内能(néng)有(yǒu)效地运行。
