GTSJ-027柚子農產品外觀破損檢測設備 

GTSJ-027櫻桃農產品外觀破損檢測設備

設備主要針對類圓形農產品進行檢測，包括但不限于檸檬、橙子、蘋果、柑橘、獼猴桃等，實現(xiàn)了從重量、外觀瑕疵（如黑點、花皮、油包、腐爛、碰傷、畸形果等）、內部品質（如干物質含量、霉心、干水、糖度）等多維度的高精度檢測。產品方向聚焦于農產品采后加工產線的整體解決方案，覆蓋果蔬、煙葉、鮮花等多個領域，不斷提升智能化水平，助力農業(yè)生產效率與質量的雙重提升。

360°成像

高精度彩色相機，滾動多面成像，實現(xiàn)360°檢測�？赏瑫r適應黃檸檬、青檸檬、柑橘、蘋果、百香果等。

更強大的AI智選功能

相比傳統(tǒng)算法，農產品智能分選設備的準確性更高（好品和壞品形成界限，誤檢和漏檢完美平衡），能檢測更多種類瑕疵、能區(qū)分更多等級、更靈活方便。

準確性高

外觀瑕疵：檢測準確率≥95%，（瑕疵種類：黑點、花皮、油包、腐爛、碰傷、畸形果等）

內部品質：檢測準確率≥90%，根據(jù)不同農產品略有浮動（干物質含量、霉心、干水、糖度檢測）

各級別分選的準確率：

配套軟件

農產品智能分選數(shù)字孿生系統(tǒng)

通過虛擬仿真技術，搭建數(shù)字孿生虛擬交互模型，1:1還原企業(yè)級實際應用設備，學生可直觀體驗多維度、高精度模擬現(xiàn)實視覺檢測場景。融合檢測單元構建、運動過程構建、視覺算法構建三大實訓模塊，將完整項目流程融入實訓案例中。產品內置豐富的真實企業(yè)級案例資料與素材庫，覆蓋識別、測量、定位和檢測四大典型應用，學生能根據(jù)特定場景靈活選取最適宜的算法與參數(shù)配置，極大促進了學生對機器視覺技術廣泛性、多樣性和復雜性的直觀理解和快速掌握。

科研拓展

科研支撐＆科研培訓

支撐研究智能制造中的機器視覺檢測、深度學習算法、圖形算法等前沿技術并輸出相應的研究成果。通過光學能力、機構能力、電控能力、軟件能力以及算法能力等方面系統(tǒng)化的培訓，促進個人學術素養(yǎng)的全面提升，為科研團隊注入了新的活力與創(chuàng)造力，推動科研成果的產出與轉化，培養(yǎng)高水平科研人才。