槟榔选片案例

项目信息：

（1）选片为青果槟榔现有加工工序及工艺流程之一，与选片环节有关的缺陷包括：果腔发黑（霉变）、未去核、改刀籽（切片不对称，其中过薄的一片可能是“薄片片”型缺陷，过厚的一片即为改刀籽，即需要再切一刀，过厚影响口感，对口腔伤害大，也影响后续自动化点卤）、薄片片、头尾部发烂、超长籽（磨嘴）等。

（2）选片环节，选片工人除了要检出以上缺陷品，还要根据果形（主要是依据果体长/宽度和果腔长/宽度）来对切片进行分级，如15元档、20元档、30元及以上档。有的价位，为了确保同一包成品的果形一致，还会按照长度，将一个价位等级分成2个或多个细分等级，这都需要对果体以及果腔长度/宽度的精确测量。对于高端槟榔，比如售价几十元甚至上百元一包的一些产品，在自动化筛选的基础上，还要再次进行人工筛选，确保不能有任何一片缺陷品流入消费者手中。分选，对于槟榔大厂的品牌战略至关重要。

（3）目前，人工的检测节拍为每小时选片5000-8000片。

难点：

（1）每个槟榔果表面干湿、表面果肉颜色、槟榔大小高低、果腔深度的都有差异。

（2）槟榔大小不等，来料姿态不一致，以及槟榔本身特征不统一，需要使用人工智能的深度学习算法进行相关类型的缺陷检测。

总结：

（1）在多年传统视觉技术积累的基础上，结合深度学习技术。对槟榔的背面、切面、内腔区域分别进行标注、训练，搭配AI深度学习的图像分类和缺陷检测等多种模型，不断地进行迭代学习，实现自主判别。

（2）可检测缺陷类型：果腔发黑、未去核、改刀籽、薄片片、废片片、头尾部发烂、超长籽、废泡泡、果肉分离等。

（3）本系统检测节拍为每分钟检测20-30片，该节拍并不是最优节拍，图像采集的方案可以根据机构最优化设计的需要相应调整。如，从面阵相机每张图片拍一个槟榔改为面阵或者线扫相机每张图片拍多个槟榔，从槟榔来料开口朝上，改为任意姿态可控的方向。"