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近红外光谱结合AI算法,榴莲成熟度检测准确率达91%

admin1年前 (2024-08-20)社会140

近红外光谱结合AI算法,榴莲成熟度检测准确率达91%

近红外光谱结合AI算法,榴莲成熟度检测准确率达91%

近日,泰国正大集团与华为云等多家伙伴联合研发了一款榴莲成熟度检测设备,该设备结合了近红外光谱(NIR)检测技术和华为云AI技术,成功将榴莲成熟度的预测精度从50%提升至91%。这一创新解决方案旨在优化传统榴莲成熟度判别方式,统一出口质量标准,提高榴莲分类效率和准确性。

正大食品是正大集团的子公司,作为泰国领先的农产品加工公司,每年有大量的榴莲通过正大集团进入中国市场。榴莲在进入中国市场前,需经过采摘、储存、跨国物流等多个阶段,每个阶段的处理和储存时间都会影响榴莲的质量。传统的榴莲成熟度分类方法包括观察棘尖颜色、棘刺弹性、果壳气味以及敲打声音等,这些方法不仅耗时费力,且对经验依赖性强,工作效率低下,有时甚至会对榴莲品质造成破坏。

为了解决这一难题,泰国正大集团与华为云合作,创新性地研发了检测榴莲成熟度的设备。该设备通过收集和分析榴莲的DM(Dry Matter)数据,利用华为云EI的专业数据分析团队开发的榴莲成熟度检测算法,可以快速将榴莲分为不成熟、成熟和过熟三大类。果农能够在1-2秒内获得榴莲成熟度的百分比数据,从而实现高效、准确的分类。

这一解决方案不仅提高了榴莲成熟度检测的精度,还减少了对人力和经验的依赖,大大提升了榴莲分类的效率。此外,该设备的非破坏性检测方法,确保了榴莲在检测过程中的品质不受影响。

泰国正大集团通过与华为云的合作,成功实现了榴莲DM结构化数据的智能分析,将榴莲成熟度的预测精度提升至91%。这一成果不仅有助于提高榴莲的质量和市场竞争力,也为其他农产品的品质控制提供了新的思路和技术支持。

此次合作展示了技术创新在农业领域的巨大潜力,通过科技手段提升农产品的质量和市场竞争力,推动了农业产业的数字化和智能化发展。未来,期待更多类似的创新解决方案,为农业领域带来更多变革和发展机遇。

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