近年来，我国的水果市场需求正朝着“高品质、高标准”迅速升级，果业人越发注重品种培优、标准化生产、采后管理等一系列提高水果品质的措施。其中，做好水果采后管理显得尤为重要。对水果从业者而言，拥有一套智能高效、标准化程度高的水果采后处理模式能够推动水果走向品牌化、高端化的快车道。

意识到这一迫切的市场需求，道创智能自主研发了一台水果智能分选装备，运用“AI+机器人”技术，专为果业人提供果蔬采后分选解决方案。

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人工智能

是怎样应用到水果分选的？

人工智能的本质是让计算机模仿人类的思维模式和决策，机器通过学习软件算法和数据库的搭建实现人工智能技术。简单来说，就是让机器能够模拟人类的思维能力，通过学习人类的语言、行为模式，总结经验得出结论，让它能够像人一样去感知、思考、决策。

道创智能将这项技术运用到果蔬采后分选领域，首先想到的是分选和分级的过程中本身就会产生丰富的数据，而人工智能可以实现快速采集数据、建立数据库、分析数据，最终完成科学客观地分级。人工智能也会随着数据库样本的增加，拥有更丰富的参考项，从而使得分选结果变得越来越精准。也就是说，这种智能分选设备，会越用越“聪明”。

即使是同样的水果种类，在不同产区的生长的水果，其高频发生的瑕疵特征也有一定的差距。为适配中国不同产区的水果特性，在设备投入生产前，工程师会针对所需分选的水果批次进行个性化建模，给人工智能提供足够多、足够准确的信息。这样做能够提高数据库样本的丰富性，从而使得分选结果更客观。

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人工智能

是水果分选设备的“大脑”

给设备安装上人工智能模块，就等于给设备安装了一个逻辑缜密的“大脑”，当冰冷的机械有了思考，功能就不仅仅局限于依靠物理结构完成基础分级了。聪明的智能设备能够通过自主“学习”、分析数据，实现自主判断水果的外观瑕疵、内部品质。

目前，设备除了可以做到常规判断水果的大小、克重、颜色等外，还可以精准检测每一颗水果的瑕疵大小及个数。对于水果内部的糖度、酸度，是否有干水、霉心等病变，也能做到了如指掌。拥有一台这样的设备，就相当于拥有了一个聪明高效的“水果采后管理智能助理”。

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人工智能

是如何实现外观瑕疵检测的？

道创智能自主研发的SpekVision?视觉检测模块，采用的是高分辨率工业相机镜头，配合定制化的光源系统，设备可以°全方位高速收集瑕疵数据。以苹果外观瑕疵的分级分选为例，在开始分选之前，设备会收集一部分瑕疵特征及程度不一的苹果进行建模，根据客户需求定义不同瑕疵及标准，从1~给不同瑕疵面积的果子打分，按这整体情况定义一个排序分级的分值原则。

建模所产生的数据供人工智能学习，模型支持不定期更新，这种个性化建模的方式适配度及准确率极高，设备的外观瑕疵准确率高达97%以上，远远超出行业水平。

*SpekVision?视觉检测模块

苹果洁净果皮后，会被输送到第一道龙门——SpekVision?视觉检测模块，内部设置的高分辨率工业相机镜头会对苹果进行多角度拍摄，记录果皮瑕疵数据。紧接着，人工智能将对这些数据进行分析，得到每一颗苹果的形状及瑕疵面积、瑕疵数量等信息。

最后，人工智能会根据之前建模的“学习经验”，将果子的缺陷形态进行分类统计，并按照事先设定好的分级标准，给水果分配对应的出口。整个流程一气呵成、井然有序。

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人工智能

是如何实现内部品质检测的？

完成了瑕疵数据采集后的苹果，会来到设备的第二道龙门——SpekSense?内部检测模块，道创自主研发的内部检测模块采用的是先进的近红外光谱技术，信噪比高，波长范围广，可以适应国产水果品种检测。这种近红外光谱检测模块有了人工智能的加持，能够完成自主调校，比如遇到低温环境、算法会自动对检测结果进行校正补偿，减少检测误差。

*SpekSense?内部品质检测模块

*携带着苹果内部信息的光谱图

与外观检测一样，苹果在开始内部品质检测前会针对不同果品进行内部品质指标建模，可以精准判断苹果的内部品质情况，比如糖度、酸度、内部是否有干水、黑心病等等，经过迭代升级，目前设备的内部检测准确率≥95%。除此之外，在整个分选过程中人工智能会实时采集数据、进行分析，这些数据可以随时生成报告，为厂家后续的业务发展提供强大的数据支撑。

人工智能技术的日趋成熟，使得农业生产变得越来越信息化、智能化、数字化。人工智能的普及对我国现代农业发展有着颠覆性重大意义。道创始终朝着“将AI与机器人落地现代农业”的目标前进，立志于实现我国本土水果产业链标准化建设。目前，道创智能的仍然在基于我国的果业行情高速迭代、精业笃行。

*受邀参加CCTV《我爱发明》专访

一位来自道创研发团队的工程师在谈到关于设备未来的展望时表示。“我们一直都在朝着更智能、更准确、更简约的目标去优化产品。除开专注于突破更多难以分选的水果瑕疵、死磕准确度以外，我们还非常

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