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GTSJ-027柚子农产品外观破损检测设备 

GTSJ-027樱桃农产品外观破损检测设备

设备主要针对类圆形农产品进行检测，包括但不限于柠檬、橙子、苹果、柑橘、猕猴桃等，实现了从重量、外观瑕疵（如黑点、花皮、油包、腐烂、碰伤、畸形果等）、内部品质（如干物质含量、霉心、干水、糖度）等多维度的高精度检测。产品方向聚焦于农产品采后加工产线的整体解决方案，覆盖果蔬、烟叶、鲜花等多个领域，不断提升智能化水平，助力农业生产效率与质量的双重提升。

360°成像

高精度彩色相机，滚动多面成像，实现360°检测。可同时适应黄柠檬、青柠檬、柑橘、苹果、百香果等。

更强大的AI智选功能

相比传统算法，农产品智能分选设备的准确性更高（好品和坏品形成界限，误检和漏检完美平衡），能检测更多种类瑕疵、能区分更多等级、更灵活方便。

准确性高

外观瑕疵：检测准确率≥95%，（瑕疵种类：黑点、花皮、油包、腐烂、碰伤、畸形果等）

内部品质：检测准确率≥90%，根据不同农产品略有浮动（干物质含量、霉心、干水、糖度检测）

各级别分选的准确率：

配套软件

农产品智能分选数字孪生系统

通过虚拟仿真技术，搭建数字孪生虚拟交互模型，1:1还原企业级实际应用设备，学生可直观体验多维度、高精度模拟现实视觉检测场景。融合检测单元构建、运动过程构建、视觉算法构建三大实训模块，将完整项目流程融入实训案例中。产品内置丰富的真实企业级案例资料与素材库，覆盖识别、测量、定位和检测四大典型应用，学生能根据特定场景灵活选取最适宜的算法与参数配置，极大促进了学生对机器视觉技术广泛性、多样性和复杂性的直观理解和快速掌握。

科研拓展

科研支撑＆科研培训

支撑研究智能制造中的机器视觉检测、深度学习算法、图形算法等前沿技术并输出相应的研究成果。通过光学能力、机构能力、电控能力、软件能力以及算法能力等方面系统化的培训，促进个人学术素养的全面提升，为科研团队注入了新的活力与创造力，推动科研成果的产出与转化，培养高水平科研人才。