外观损伤问题：水果在采摘、运输和储存过程中容易出现碎裂，腐烂等表面损伤，严重影响其品质和市场价值。

人工分级效率低：传统的人工分拣和分级方式效率低下，且容易受到疲劳等主观因素的影响，导致分级不准确。

市场需求快速变化：市场对不同种类水果的检测需求也日新月异，需要可以更加快速迭代的模型和算法去适应不断变化的检测需求。

传统检测的局限性 常规的检测方法主要依赖人工视觉检查和简单的物理测量工具，难以实现高效、准确的水果表面损伤检测和质量分级。此外，主流的视觉检测算法难以适应大规模生产线上快速、连续的分拣需求，以及缺乏面对频繁更换水果种类产线时的适应性，无法满足现代农产品加工企业的生产效率要求。

DaoAI World 解决方案

以高精度，高效率的目标检测算法赋能水果分拣与质量分级。

核心优势

精准检测与分级：采用高效高精度的目标检测算法，精准识别水果表面的损伤区域，是否产生腐烂等缺陷；同时确认水果的尺寸并测量体积，实现精确的质量分级。即使面对不同品种、不同大小的水果，系统也能准确识别，保住正确的分类。

自动化与高效性：利用自研AI视觉系统，将水果分拣与质量分级任务自动化，大大提高了生产效率。系统能够在短时间内同时处理复数种类且数量巨大的水果识别任务，减少人工干预需求，降低人力成本，同时提高分级速度和准确性。
对高速产线的强力适应性：仅需少量标准样本即可完成模型训练，无需大量缺陷样本，降低复现成本的同时，本身训练快速，可适应不同水果品种和生产与质检线环境。系统能够自适应学习，不断优化检测算法，以应对各种复杂的水果表面状况和分级标准。

应用场景

水果分拣与质量分级：在农业生产线上，DaoAI World的目标检测模型能够自动检测水果表面的损伤，如腐烂，破裂等，并根据损伤程度和水果的尺寸、体积进行质量分级。系统可根据训练方式将水果分为优质果和需要额外加工的产品，帮助农民和加工公司快速筛选出符合市场标准的优质水果，同时识别出需要进一步处理的产品，提高生产效率和产品质量把控能力。

市场标准符合性检查：通过精准的检测和分级，确保分拣后的水果符合市场对水果的出售要求，提高产品的市场竞争力，稳定品牌口碑。系统可以根据预设的分级标准自动区分水果质量，归类水果种类，减少人工分级的误差，确保每一批次的水果都能达到相应的质量标准。