沿着AI视觉赋能智慧农业的场景，今天我们分享一个新的案例，看视觉技术是如何深入传统重人力行业，实现颠覆式创新的。甘蔗在中国农作物体系中具有重要的战略意义，然而其种植加工长期普遍依赖人力进行。在甘蔗育苗与深加工行业，种茎的节数、长度等核心指标直接决定其后续的发芽率与加工品质。传统人工分选模式下，效率低、标准混乱、误差率高的痛点成为规模化生产的 “绊脚石”。而引入智能视觉分选解决方案，彻底颠覆了传统作业模式，实现了种茎分选的自动化、精准化与高效化，成为行业技术升级的标杆案例。

一、项目背景：人工分选瓶颈亟待突破

传统的甘蔗分选工作依赖人工完成，多重桎梏拖累生产效率与品质：

1.人工肉眼逐根检测效率低，无法适配规模化生产，尤其是农产品的生产加工具有一定的季节性，短期内需要完成巨量的工作，在人员招聘上极易造成资源挤兑问题；

2.依靠工人肉眼识别，节数、长度全凭经验判断，无统一标准，种茎品质参差不齐，数据也不能积累沉淀；

3.人工易疲劳，管理复杂度高，易遗漏微小缺陷，拉低育苗成活率与加工产出。

这些痛点制约着所有产业链上的企业，大家都希望能有一套智能化的解决方案。

二、核心需求：精准把控种茎关键指标

维视接到这一需求后进行了深入分析，有别于工业规模化生产的场景，此项目总结下来，核心目标是几个方向的功能：

1. 精准识别种茎节数，确保满足育苗与加工基础要求；

2. 精准测量种茎长度，筛选合格产品、剔除不合格品，保障品质统一。

3、由于检测对象是农产品，无法保证良好的一致性，因此需要视觉系统具备一定的兼容性。

三、智能解决方案：视觉技术赋能高效分选

针对甘蔗种茎特征形态多样、定位困难的行业痛点，我们量身打造了全流程智能视觉分选方案，通过 “硬件配置 + 算法优化” 的双重保障，实现检测精度与效率的双重突破。

1. 硬件配置：专业组件保障图像采集质量

方案采用高配置视觉采集单元，通过实验室多维测试优化，确保在复杂生产环境下，清晰捕捉种茎每一处细节，为后续数据处理提供高质量图像基础。

2. 核心算法：多步骤处理实现精准判定

依托 VisionBank AI智能开发平台，方案构建了全链路图像与数据处理流程，让每一段种茎都经过 “层层筛选”：

• 图像预处理：通过区域裁剪与掩膜工具，精准剔除背景干扰，聚焦种茎有效检测区域，避免无关信息影响判定结果；

• 深度学习赋能：采用深度学习目标定位模型训练，结合图像增强工具，精准识别种茎茎节，即使面对形态不规则的种茎也能精准标记；

• 精准计数与测量：通过斑块计数工具实现节数自动统计，利用边检出、两线平分线与距离检测工具，精准测量种茎长度及关键间距，检测结果精准可靠；

• 智能联动分选：将检测结果实时同步至外部执行系统，自动完成合格种茎筛选与不合格品剔除，形成 “检测 - 判定 - 分选” 闭环。

四、项目成效：降本增效，品质升级

方案落地后，彻底改变了企业传统分选模式，实现多重价值提升：

• 效率倍增：智能分选效率较人工提升 10-20 倍，单条产线可实现连续化、自动化分选，大幅提升生产产能，完美适配规模化生产需求；

• 精准可控：节数识别准确率与长度测量精度远超人工水平，有效避免人工误判与遗漏，种茎品质一致性显著提升，育苗成活率与加工产出率同步提高；

• 成本优化：彻底替代人工分选，大幅减少人力投入，降低长期人工管理与培训成本，同时减少不合格种茎带来的资源浪费，提升企业综合效益；

• 标准统一：建立数字化分选标准，摆脱人工经验依赖，确保不同批次、不同时段的分选标准完全一致，为企业品控管理提供可靠支撑。

五、方案亮点：技术创新引领行业标杆

本方案凭借三大核心优势，成为行业标杆，精准攻克共性痛点：

• 适配性强：适配不同品种、形态种茎，应对复杂生产场景；
• 操作便捷：可视化平台支持灵活调参，无需专业人员，降低操作门槛；
• 稳定可靠：软硬件协同，响应快、可24小时不间断作业，满足连续生产需求。

未来，我司将持续深耕智能视觉技术在农产品深加工领域的应用，针对种子、根茎类、果蔬、坚果、杂粮、禽蛋、水产、速冻调理食品等更多品类农产品及加工制品的检测需求，优化升级解决方案，为农产品深加工企业提供更高效、精准、智能的品质管控服务，助力我国农产品深加工行业向高质量、智能化方向发展，让更多优质农产品走向市场！