智能可视分选秤在蔬菜基地采摘的应用案例分享

智能可视分选秤在蔬菜基地采摘中的应用它改变了传统农业依赖人工经验进行分选的模式，实现了农产品采后处理的标准化、智能化和高附加值化。

案例分享：某大型现代化叶菜种植基地的智能分选中心

一、 场景痛点（传统人工分选）

该基地每日产出数十吨菠菜、生菜、上海青等叶菜。

分选标准不一，品质波动大：人工分选依赖目测和经验，对大小、颜色、品相的判断主观性强，导致同一批次蔬菜品质不均，影响品牌信誉和售价。

效率低下，劳动力密集且成本高：分选是劳动密集型环节，熟练工难招、人力成本逐年攀升，且在采摘旺季产能瓶颈突出。

损耗率高：人工分选动作可能对蔬菜造成二次损伤；分选不精准导致优质品与次级品混装，在运输和销售中加速腐败。

缺乏数据支撑：无法精确统计各级别蔬菜的产出比例、重量分布，难以指导优化种植和定价策略。

溯源信息断链：分选后，蔬菜的“出身”（地块、批次）信息丢失，难以实现从田间到餐桌的精细追溯。

二、 解决方案：部署智能可视分选生产线

在基地的采后处理中心，建设了一条基于AI视觉的智能分选线，其核心是智能可视分选秤/系统。主要构成：

上料振动盘/传送带：将蔬菜均匀、单层铺开。

高清工业相机阵列：从顶部、侧面等多角度高速拍摄每棵蔬菜。

AI视觉分析服务器：运行深度学习算法模型，识别蔬菜的尺寸、重量、颜色、形状、瑕疵（黄叶、虫眼、霉斑、断裂）。

高速称重模块：精确获取每棵蔬菜的单体重量。

智能分流执行机构：通常是高压气嘴或机械臂，根据指令将蔬菜吹入或拨入不同等级的通道。

中央控制系统：集成所有模块，并连接农场管理系统。