Editing AI农业 (section)

=== 自动化分拣与质量检测 ===
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香蕉从田间收获后，需要经过分级、挑选、包装等处理才能出口或投放市场。过去这些流程主要依赖人工完成，效率和准确性受到工人经验和疲劳程度影响。引入计算机视觉和机器人技术后，香蕉分拣的速度和一致性大为提升。在自动分选线上，高速摄像机和传感器会拍摄每一串香蕉的图像，由AI模型即时评估其颜色、大小、形状和表面瑕疵。 (Free Banana Packing Line Image | Download at StockCake)'''图：''' 香蕉包装车间中，工人（或机器人）在传送带两侧将根据大小和品质分选好的香蕉装箱准备出口。通过机器视觉进行质量检测，可确保每箱香蕉的成熟度和外观符合出口标准，提高分级的一致性和效率 ()。实践表明，计算机视觉分级系统具有'''高速'''和'''高准确度'''的优点，可连续稳定地工作，相比人工分选更加经济高效 ()。例如，基于深度学习的图像识别算法（如ResNet卷积神经网络）已经成功用于自动区分健康香蕉与有缺陷香蕉，并按等级分类包装 (Deep Learning Based on Residual Networks for Automatic Sorting ...) (ResNet transfer learning process for the bananas sorting system. BN)。一些现代化香蕉工厂还引入机械臂或机器人来辅助搬运和包装，这些机器人可以根据AI的指令抓取香蕉放入指定的箱子中，降低人工强度的同时保持水果完好无损 (The Rise of Artificial Intelligence in Food Manufacturing | ProFood World)。自动化分拣与质检不仅减少了人工成本和差错率，还能确保出口蕉符合进口国检验检疫要求，降低因品质问题被退货的风险，从而保护和提高企业收益。