近紅外光譜結(jié)合AI算法,榴蓮成熟度檢測準確率達91% | 創(chuàng)新場景

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果農(nóng)能得到每一枚榴蓮在不同波長的紅外光譜照射下的采集數(shù)據(jù),并在1-2秒內(nèi)得到榴蓮成熟度百分比數(shù)據(jù)。

場景描述

圖片系A(chǔ)I生成

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正大食品是正大集團的子公司,該集團是泰國領(lǐng)先的農(nóng)產(chǎn)品加工公司,泰國是中國市場最大的榴蓮出口國之一,每年成千上萬的榴蓮通過正大集團進入到國內(nèi)。榴蓮在進入中國市場之前,至少要經(jīng)歷三個加工階段:在泰國果園的采摘和儲存、跨國物流、以及在中國的物流和儲存,在任何一個階段超長時間的處理和儲存都可能會影響榴蓮的質(zhì)量。

果農(nóng)和商家通常通過榴蓮棘尖的顏色、棘刺的彈性、果殼外的氣味,以及敲打后發(fā)出的聲音等方法來給不同成熟度的榴蓮進行分類,以此來控制儲存時間。這些傳統(tǒng)的分類方法會耗費大量人力和時間,而且非常依賴經(jīng)驗,工作效率低下。有些方法甚至具有破壞性,將影響榴蓮的品質(zhì)。

另外,榴蓮品種不同,判斷其是否成熟的條件也不一樣。光是在泰國,榴蓮品種就多達200多種,這對果農(nóng)和分銷商來說是個不小的挑戰(zhàn)。榴蓮的不同品種和成熟階段,以及復雜的收獲過程,需要經(jīng)驗豐富的農(nóng)民和精細的技術(shù)來確保準確的質(zhì)量識別。正大集團之前采用近紅外(NIR)光譜法檢測榴蓮的成熟度和質(zhì)量。然而,這種檢測方法的精度只有50%左右,無法滿足市場需求。

解決方案

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為了優(yōu)化傳統(tǒng)的判別榴蓮成熟度的方式并統(tǒng)一出口的質(zhì)量標準,泰國正大集團與華為云等多家伙伴創(chuàng)新性地研發(fā)了檢測榴蓮成熟度的設(shè)備。

結(jié)合近紅外光譜(Near Infrared Spectroscopy,NIR)檢測技術(shù)和華為云AI技術(shù),華為云EI的專業(yè)數(shù)據(jù)分析團隊通過收集和分析榴蓮的DM(Dry Matter)數(shù)據(jù),開發(fā)出榴蓮成熟度檢測算法,可快速將榴蓮分為不成熟、成熟和過熟三大類,果農(nóng)能得到每一枚榴蓮在不同波長的紅外光譜照射下的采集數(shù)據(jù),并在1-2秒內(nèi)得到榴蓮成熟度百分比數(shù)據(jù)。在不破壞果肉的前提下,果農(nóng)能夠更加快速、準確地識別榴蓮成熟度和質(zhì)量水平,從而實現(xiàn)高效的分類。

成效

結(jié)合華為云盤古預訓練Graph大模型,泰國正大集團實現(xiàn)了榴蓮DM結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的智能分析,將榴蓮成熟度的預測精度從50%提升至91%。

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