AI缺陷检测系统精准检测确保果蔬质量

果蔬从田间采收到达消费者餐桌，需要经过收集、清洗、包装，再通过冷链物流配送至各类销售终端。最终决定其身价的，是质量分级与检验结果。传统方式依赖自动分级机或人工目测，评判指标通常包括重量、颜色、大小和外观。这导致整个过程不仅耗时、劳动强度大，而且成本居高不下。更关键的是，检验员的判断很难做到100%一致——每个人都有自己的主观标准，评分等级与实际质量之间常常存在偏差。好在随着AI技术的不断成熟，传统人工视觉检测或基于规则的人工智能设备所面临的局限性，如今可通过大数据与深度学习算法有效解决。经过训练的神经网络模型，显著提升了果蔬分级的准确性和处理效率。研华的AIR-101边缘推理系统就是典型解决方案：它具备高度稳定的视觉推理计算能力，搭载两块Intel® Movidius™ Myriad™ X VPU，并配有多个I/O接口。机身轻巧、功耗低、安装便捷，在工业环境下也能稳定运行。

客户面临的分级挑战与需求

我们的客户是一家在果蔬加工行业深耕多年的知名分选分级包装机制造商。水果送到分级机后，由IP摄像头进行扫描，根据AI模型对其外观、大小、颜色进行分类，再配合其他监测手段，过滤出有缺陷的水果，只保留高品质的。初期，客户采用FPGA进行AI推理，但AI浮点运算几乎占满FPGA资源，导致分级效果不佳且成本较高。后来客户换成了研华AIR-101 AI边缘智能推理系统，改用VPU视觉处理器进行分级评分。凭借先进的计算性能、丰富的I/O接口、稳定的可靠性以及DIN导轨安装设计，该方案最终实现了高精度的果蔬质量分级。

借助边缘AI提升检测效率，减少人工复检需求

研华AIR-101 AI推理系统搭载Intel® Atom® x7-E3940四核CPU和两块Intel® Movidius™ Myriad™ X VPU，提供高性能视觉计算与分析能力。系统配备4个USB 3.0和2个LAN端口，最多可连接4个摄像头。当水果经过传送带上方的摄像头时，图像被实时传输至AIR-101，系统根据外观、颜色、大小、形状、表面损伤等特征进行即时分析，并据此完成分级。此外，损坏的水果会被标记并显示在屏幕上，提醒质检员注意。更实用的是，丰富的I/O接口还可连接称重传感器、条码扫描仪和自动打印机等多种外围设备。两个4K HDMI接口可外接显示屏，便于现场管理。研华提供用户友好的可视化AI套件软件包，预集成Intel OpenVINO™工具套件，支持Caffe、TensorFlow、ONNX等主流AI框架。客户可通过OpenVINO™工具套件轻松将自定义AI模型部署到AIR-101上。同时，AIR-101还能实时显示CPU、VPU、GPU温度和工作负载系数等设备状态信息，大幅缩短了开发与部署周期。

研华：高性能、可靠的边缘AI工业系统首选合作伙伴

除了强大的视觉计算能力，AIR-101 AI推理系统在可靠性与质量方面同样出色。无风机设计满足生产线防尘要求，确保设备稳定运行。此外，DIN导轨安装设计使设备易于集成到分级机中。在本水果分级案例中，客户使用VPU进行分拣与检测，发现Intel® CPU与VPU的组合完全满足高精度和高效率的分拣需求，且便于未来扩展。研华提供的VEGA-300系列AI加速模块和AIR系列AI推理系统均预装Edge AI Suite软件包。这种集成的边缘AI软硬件方案，让客户和开发人员能够快速上手，根据实际环境与应用需求灵活使用，从而快速开发和部署AI应用。

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