農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，當(dāng)前市場(chǎng)規(guī)模龐大且持續(xù)增長(zhǎng)，該行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)復(fù)雜而完善，涵蓋了從農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料供應(yīng)(如種子、化肥、農(nóng)藥等)、農(nóng)作物種植與養(yǎng)殖、農(nóng)產(chǎn)品加工、流通到最終消費(fèi)的全過(guò)程。隨著農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化進(jìn)程的加快和消費(fèi)者對(duì)食品安全、品質(zhì)要求的提高，農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)正朝著規(guī)?；?、標(biāo)準(zhǔn)化、品牌化方向發(fā)展。未來(lái)，農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)將更加注重科技創(chuàng)新和可持續(xù)發(fā)展，利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等現(xiàn)代信息技術(shù)提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率和管理水平，同時(shí)推動(dòng)農(nóng)產(chǎn)品深加工和品牌建設(shè)，滿足市場(chǎng)多元化需求。在農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)中，AI視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)的應(yīng)用為產(chǎn)品質(zhì)量檢測(cè)與分選定級(jí)帶來(lái)了革命性變化。AI視覺(jué)檢測(cè)憑借其強(qiáng)大的圖像識(shí)別與處理能力，能夠自動(dòng)識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品的缺陷、病蟲害、成熟度等關(guān)鍵信息，實(shí)現(xiàn)快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)與分選定級(jí)。此外，AI視覺(jué)檢測(cè)還能根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品的外觀特征進(jìn)行精細(xì)化分級(jí)，滿足不同市場(chǎng)需求。這些優(yōu)勢(shì)使得AI視覺(jué)檢測(cè)成為農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)提升產(chǎn)品質(zhì)量、增強(qiáng)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力的重要手段。

點(diǎn)擊文末“閱讀原文”可免費(fèi)下載十大行業(yè)案例合輯一、農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)進(jìn)行視覺(jué)檢測(cè)的特點(diǎn)在農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行視覺(jué)檢測(cè)的眾多特點(diǎn)中，本文提煉幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，列舉如下。

01?多樣性

農(nóng)產(chǎn)品種類繁多，包括水果、蔬菜、谷物、堅(jiān)果、肉類等，每種產(chǎn)品都有獨(dú)特的形狀、顏色、紋理和大小。這要求視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)能夠適應(yīng)不同類型的農(nóng)產(chǎn)品，并且具備高度的靈活性和可配置性。

02?復(fù)雜性

農(nóng)產(chǎn)品的表面特征可能非常復(fù)雜，例如不規(guī)則的外形、復(fù)雜的色彩模式、自然的瑕疵(如斑點(diǎn)、裂縫)以及病蟲害造成的損傷。這些都增加了視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的識(shí)別難度。

03?環(huán)境敏感性

農(nóng)產(chǎn)品在收獲后可能會(huì)因?yàn)闇囟?、濕度等環(huán)境因素發(fā)生變化，影響其外觀。因此，視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)需要能夠在不同的環(huán)境下保持穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性。

04?降低運(yùn)營(yíng)成本

通過(guò)減少對(duì)大量人工檢測(cè)的依賴，AI視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可以降低勞動(dòng)力成本。同時(shí)，還能減少不合格產(chǎn)品的產(chǎn)生，降低廢品率和返工率，進(jìn)一步降低生產(chǎn)成本。

二、視覺(jué)檢測(cè)中出現(xiàn)的難點(diǎn)

01?農(nóng)產(chǎn)品自身特性帶來(lái)的挑戰(zhàn)

品種繁多:農(nóng)產(chǎn)品種類豐富多樣，涵蓋了水果、蔬菜、谷物、肉類、蛋類、奶類等眾多品類，每類又包含多種具體品種。如水果就有蘋果、梨、香蕉、葡萄等，每種水果又有不同的品種和亞種，它們?cè)谛螤?、大小、顏色、紋理等方面存在巨大差異。以蘋果為例，紅富士蘋果果形圓潤(rùn)，顏色鮮艷且紅中帶黃;而國(guó)光蘋果相對(duì)較小，顏色偏綠黃，表面紋理也有所不同。這使得視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)需要具備強(qiáng)大的適應(yīng)性和識(shí)別能力，才能夠準(zhǔn)確區(qū)分不同品種的農(nóng)產(chǎn)品。個(gè)體差異明顯:即使是同一品種的農(nóng)產(chǎn)品，個(gè)體之間也會(huì)存在明顯差異。例如，同一批次種植的西紅柿，有的可能個(gè)頭較大、形狀規(guī)則，有的則可能較小且形狀不規(guī)則;顏色上也會(huì)有深淺之分。這種個(gè)體差異增加了視覺(jué)檢測(cè)的難度，需要系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確捕捉和分析每個(gè)農(nóng)產(chǎn)品的獨(dú)特特征。

生長(zhǎng)環(huán)境影響外觀:農(nóng)產(chǎn)品在生長(zhǎng)過(guò)程中，光照、溫度、濕度、土壤肥力等環(huán)境因素會(huì)對(duì)其外觀產(chǎn)生顯著影響。光照充足的地方生長(zhǎng)的水果，顏色會(huì)更加鮮艷均勻;而溫度過(guò)高或過(guò)低可能導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品出現(xiàn)畸形、色澤不均等問(wèn)題。例如，冬季低溫可能使柑橘表皮出現(xiàn)凍傷斑點(diǎn)，這些環(huán)境因素導(dǎo)致的外觀變化增加了視覺(jué)檢測(cè)的復(fù)雜性。存儲(chǔ)運(yùn)輸過(guò)程中的變化:農(nóng)產(chǎn)品采摘后，在存儲(chǔ)和運(yùn)輸過(guò)程中，環(huán)境條件如溫度、濕度、通風(fēng)情況等的變化也會(huì)使其外觀發(fā)生改變。比如，蔬菜在高濕度環(huán)境下容易腐爛，表面出現(xiàn)水漬、霉斑;水果在運(yùn)輸過(guò)程中可能因碰撞而產(chǎn)生瘀傷。這些變化可能會(huì)干擾視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)的判斷，使其難以準(zhǔn)確識(shí)別農(nóng)產(chǎn)品的原始品質(zhì)和潛在問(wèn)題。

02?檢測(cè)技術(shù)面臨的棘手問(wèn)題

首先，圖像采集難度較大。光照條件不穩(wěn)定:農(nóng)產(chǎn)品檢測(cè)場(chǎng)景中的光照條件往往難以控制，自然光的強(qiáng)度和角度會(huì)隨時(shí)間和天氣變化，而人工光源也可能存在分布不均勻的問(wèn)題。例如，在農(nóng)產(chǎn)品倉(cāng)庫(kù)中，不同位置的光照強(qiáng)度不同，會(huì)導(dǎo)致采集到的農(nóng)產(chǎn)品圖像出現(xiàn)陰影、反光等現(xiàn)象，影響圖像質(zhì)量和特征提取的準(zhǔn)確性。背景干擾復(fù)雜:農(nóng)產(chǎn)品在采集圖像時(shí)，背景可能較為復(fù)雜，如農(nóng)田中的土壤、雜草，倉(cāng)庫(kù)中的貨架、包裝箱等。這些背景元素可能與農(nóng)產(chǎn)品的顏色、紋理相似，增加了圖像分割和目標(biāo)識(shí)別的難度。例如，綠色的蔬菜在綠色的田地背景中，視覺(jué)檢測(cè)系統(tǒng)可能難以準(zhǔn)確區(qū)分蔬菜和背景，從而影響檢測(cè)效果。其次，算法準(zhǔn)確性與效率之間的平衡。復(fù)雜特征提取與識(shí)別:農(nóng)產(chǎn)品的質(zhì)量和品質(zhì)特征往往較為復(fù)雜，不僅包括外觀上的缺陷(如水果的蟲眼、疤痕、腐爛部分)，還涉及到內(nèi)部品質(zhì)的間接判斷(如通過(guò)外觀顏色判斷水果的成熟度)。要準(zhǔn)確提取這些特征并進(jìn)行識(shí)別，需要設(shè)計(jì)復(fù)雜的算法。實(shí)時(shí)性要求高與算法復(fù)雜度的矛盾:農(nóng)產(chǎn)品在生產(chǎn)、加工和流通環(huán)節(jié)中，往往需要快速檢測(cè)以保證效率。然而，一些高精度的視覺(jué)檢測(cè)算法由于計(jì)算復(fù)雜度高，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。例如，在農(nóng)產(chǎn)品分揀線上，每分鐘可能需要處理上百個(gè)農(nóng)產(chǎn)品，如果檢測(cè)算法耗時(shí)過(guò)長(zhǎng)，會(huì)導(dǎo)致生產(chǎn)線堵塞，影響生產(chǎn)效率。因此，如何在保證檢測(cè)準(zhǔn)確性的前提下，提高算法的運(yùn)行效率，是農(nóng)產(chǎn)品視覺(jué)檢測(cè)面臨的一個(gè)重要難題。

03?數(shù)據(jù)樣本的問(wèn)題

海量數(shù)據(jù)標(biāo)注需求:為了訓(xùn)練視覺(jué)檢測(cè)模型，需要對(duì)大量的農(nóng)產(chǎn)品圖像進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注內(nèi)容包括農(nóng)產(chǎn)品的類別、缺陷類型、缺陷位置等。例如，對(duì)于一個(gè)包含多種水果的圖像數(shù)據(jù)集，每種水果都需要準(zhǔn)確標(biāo)注其邊界框和類別信息，這是一項(xiàng)非常繁瑣且耗時(shí)的工作。而且農(nóng)產(chǎn)品的種類繁多，不同品種的標(biāo)注標(biāo)準(zhǔn)可能也有所差異，進(jìn)一步增加了標(biāo)注的難度和工作量。

標(biāo)注精度影響模型性能:標(biāo)注的精度直接影響到視覺(jué)檢測(cè)模型的訓(xùn)練效果和最終性能。如果標(biāo)注不準(zhǔn)確，例如將農(nóng)產(chǎn)品的正常紋理誤標(biāo)注為缺陷，或者標(biāo)注的缺陷位置不準(zhǔn)確，會(huì)導(dǎo)致模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中產(chǎn)生偏差，從而影響其在實(shí)際檢測(cè)中的準(zhǔn)確性和可靠性。因此，需要專業(yè)的標(biāo)注人員和嚴(yán)格的標(biāo)注流程來(lái)確保數(shù)據(jù)標(biāo)注的質(zhì)量，但這也增加了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的成本和時(shí)間。訓(xùn)練數(shù)據(jù)的樣本不足:農(nóng)產(chǎn)品在不同的地理環(huán)境、氣候條件和種植方式下生長(zhǎng)，其外觀和品質(zhì)特征會(huì)有所不同。然而，在實(shí)際的數(shù)據(jù)采集中，可能難以涵蓋所有這些生長(zhǎng)環(huán)境下的農(nóng)產(chǎn)品樣本，導(dǎo)致訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性不足。例如，一種水果可能在熱帶、溫帶和寒帶都有種植，但采集的數(shù)據(jù)可能主要來(lái)自某一個(gè)或幾個(gè)特定的種植區(qū)域，這樣訓(xùn)練出的模型在面對(duì)其他生長(zhǎng)環(huán)境下的該種水果時(shí)，檢測(cè)效果可能會(huì)大打折扣。

樣本分布不均衡:在農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集中，不同類別、不同品質(zhì)等級(jí)的樣本數(shù)量可能存在不均衡的情況。例如，優(yōu)質(zhì)農(nóng)產(chǎn)品的數(shù)量可能遠(yuǎn)遠(yuǎn)多于有缺陷的農(nóng)產(chǎn)品數(shù)量，或者某些品種的農(nóng)產(chǎn)品樣本數(shù)量較多，而另一些品種則較少。這種樣本分布不均衡會(huì)導(dǎo)致模型在學(xué)習(xí)過(guò)程中偏向于數(shù)量較多的類別或樣本，從而影響對(duì)少數(shù)類別或樣本的檢測(cè)性能，出現(xiàn)漏檢或誤檢的情況。

三、典型案例:西紅柿分選西紅柿分選案例是一個(gè)典型的農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)AI視覺(jué)檢測(cè)應(yīng)用，它展示了如何利用人工智能技術(shù)來(lái)提高農(nóng)產(chǎn)品分選的效率和準(zhǔn)確性，以下是阿丘科技針對(duì)西紅柿分選案例的進(jìn)一步說(shuō)明。

01?背景與客戶需求

在當(dāng)今農(nóng)產(chǎn)品行業(yè)，分選環(huán)節(jié)對(duì)于確保產(chǎn)品品質(zhì)、滿足市場(chǎng)需求以及提升企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力起著至關(guān)重要的作用。某客戶在此環(huán)節(jié)面臨著諸多挑戰(zhàn)，其中最突出的是如何通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備準(zhǔn)確區(qū)分農(nóng)產(chǎn)品的不同品質(zhì)等級(jí)。在西紅柿的分選環(huán)節(jié)，傳統(tǒng)的方式仍然主要依賴人工檢測(cè)，人工檢測(cè)不僅效率低下，嚴(yán)重影響了整個(gè)生產(chǎn)流程的進(jìn)度，而且成本高昂，隨著勞動(dòng)力成本的不斷上升，這一問(wèn)題愈發(fā)凸顯。此外，西紅柿自身的特性也給分選帶來(lái)了困難，其大小、色差以及缺陷的多樣性使得傳統(tǒng)的檢測(cè)設(shè)備和視覺(jué)算法無(wú)法滿足分選的需求。例如，西紅柿的大小差異較大，從小如乒乓球到大如拳頭的都有;顏色上，從鮮艷的紅色到略帶青色的都存在，而且表面可能出現(xiàn)的缺陷種類繁多，如花斑、裂口、黑點(diǎn)等，這些缺陷的形狀、大小和位置也各不相同，傳統(tǒng)方法難以準(zhǔn)確識(shí)別和分類。

02?方案概述

為了解決這些難題，阿丘科技提出了一套創(chuàng)新的西紅柿分選方案，該方案充分利用了先進(jìn)的人工智能技術(shù)，主要包括以下兩個(gè)關(guān)鍵部分:

首先，利用AIDI分割模塊準(zhǔn)確識(shí)別缺陷區(qū)域。阿丘科技的AIDI分割模塊是一種先進(jìn)的圖像處理技術(shù)，它能夠?qū)ξ骷t柿的圖像進(jìn)行高精度的分析。在西紅柿分選過(guò)程中，該模塊可以準(zhǔn)確地對(duì)西紅柿表面的花斑、裂口和黑點(diǎn)等缺陷進(jìn)行分割。它通過(guò)復(fù)雜的算法和深度學(xué)習(xí)模型，能夠細(xì)致地捕捉到這些缺陷的邊界和特征，無(wú)論缺陷的大小、形狀如何變化，都能準(zhǔn)確定位。例如，對(duì)于一個(gè)只有幾毫米大小的黑點(diǎn)缺陷，它可以清晰地將其從西紅柿的紅色背景中分離出來(lái)，并且能夠定量判定缺陷程度，如根據(jù)黑點(diǎn)的面積、深度等參數(shù)，將缺陷程度分為輕度、中度和重度等不同等級(jí)，為后續(xù)的分選提供了比較準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

第二，結(jié)合分割與分類模塊綜合判定西紅柿等級(jí)。除了缺陷檢測(cè)，阿丘科技的方案還注重對(duì)西紅柿整體品質(zhì)的綜合評(píng)估。通過(guò)結(jié)合分割模塊與分類模塊，能夠有效區(qū)分青果和花斑。青果是指尚未完全成熟的西紅柿，其顏色通常偏青，與成熟西紅柿的紅色有明顯差異，但有時(shí)花斑也可能會(huì)呈現(xiàn)出類似青果的顏色，可能會(huì)造成混淆。另外，多個(gè)模型結(jié)果的綜合判定則是該方案的又一亮點(diǎn)。阿丘科技不僅依靠單一的模型或算法來(lái)判斷西紅柿的等級(jí)，而是綜合了多個(gè)經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和優(yōu)化的模型結(jié)果。這些模型分別從西紅柿的顏色、形狀、大小、紋理以及缺陷等多個(gè)維度進(jìn)行分析和評(píng)估，然后將各自的結(jié)果進(jìn)行融合處理，最終得出一個(gè)全面、準(zhǔn)確的西紅柿等級(jí)判定。例如，一個(gè)西紅柿可能在顏色上接近成熟，但表面有輕微花斑且形狀略有不規(guī)則，通過(guò)綜合多個(gè)模型的結(jié)果，我們可以準(zhǔn)確地將其判定為二級(jí)品，而不是簡(jiǎn)單地根據(jù)某一個(gè)特征將其誤判為一級(jí)品或次品。最終，該方案實(shí)現(xiàn)西紅柿的自動(dòng)化分選，替代人工操作，提高分選效率。分選比較準(zhǔn)確度達(dá)到95%以上，大幅度減少過(guò)檢和漏檢的情況。

03?方案價(jià)值

首先，準(zhǔn)確快速地識(shí)別西紅柿的不同缺陷，提升分選的自動(dòng)化水平。AIDI分割模塊能夠以很高的精度和速度識(shí)別西紅柿表面的各種缺陷，無(wú)論是細(xì)小的黑點(diǎn)、不規(guī)則的裂口還是復(fù)雜的花斑，都能在瞬間被準(zhǔn)確捕捉和定位。這種準(zhǔn)確快速的缺陷識(shí)別能力，使得整個(gè)分選過(guò)程能夠?qū)崿F(xiàn)高度自動(dòng)化，無(wú)需人工干預(yù)即可完成對(duì)大量西紅柿的檢測(cè)和分類。例如，在高速運(yùn)轉(zhuǎn)的分選流水線上，西紅柿依次通過(guò)視覺(jué)檢測(cè)區(qū)域，系統(tǒng)能夠在極短的時(shí)間內(nèi)(如毫秒級(jí))完成對(duì)每個(gè)西紅柿的全面檢測(cè)，確保分選過(guò)程的有效流暢，大大提升了分選的自動(dòng)化水平，為企業(yè)實(shí)現(xiàn)智能化生產(chǎn)奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。

第二，通過(guò)AI模型的自我學(xué)習(xí)和迭代，進(jìn)一步提升分選準(zhǔn)確度。該方案所采用的AI模型具有強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)和迭代能力。在實(shí)際應(yīng)用過(guò)程中，隨著不斷處理新的西紅柿圖像數(shù)據(jù)，模型能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)和總結(jié)新的特征和規(guī)律，并對(duì)自身的參數(shù)和算法進(jìn)行優(yōu)化和調(diào)整。例如，當(dāng)遇到一些新的西紅柿品種或在不同生長(zhǎng)環(huán)境下產(chǎn)生的特殊缺陷類型時(shí)，模型能夠通過(guò)對(duì)這些新數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，不斷完善自己的識(shí)別能力，從而進(jìn)一步提升分選準(zhǔn)確度。這種自我學(xué)習(xí)和迭代的能力使得方案具有很強(qiáng)的適應(yīng)性和可擴(kuò)展性，能夠隨著時(shí)間的推移和數(shù)據(jù)的積累，不斷提高分選效果，始終保持在行業(yè)領(lǐng)先水平。

第三，優(yōu)化西紅柿分選流程，減少人工成本和產(chǎn)品浪費(fèi)。該方案不僅僅是對(duì)分選技術(shù)的改進(jìn)，更是對(duì)整個(gè)西紅柿分選流程的優(yōu)化。通過(guò)自動(dòng)化設(shè)備和智能算法的協(xié)同工作，實(shí)現(xiàn)了從圖像采集、缺陷檢測(cè)、品質(zhì)分級(jí)到分選執(zhí)行的全流程自動(dòng)化和智能化。在這個(gè)優(yōu)化的流程中，人工干預(yù)大大減少，只需要少數(shù)技術(shù)人員進(jìn)行設(shè)備的監(jiān)控和維護(hù)即可，從而顯著降低了人工成本。同時(shí)，由于分選過(guò)程的準(zhǔn)確性和有效性，能夠確保每個(gè)西紅柿都能被準(zhǔn)確地分配到合適的等級(jí)和處理路徑，避免了因分選不當(dāng)而導(dǎo)致的產(chǎn)品浪費(fèi)。例如，優(yōu)質(zhì)的西紅柿能夠及時(shí)進(jìn)入高端市場(chǎng)，獲得更高的利潤(rùn);而有輕微缺陷的西紅柿可以被篩選出來(lái)進(jìn)行深加工或低價(jià)銷售，實(shí)現(xiàn)了資源的比較大化利用，提高了企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益和可持續(xù)發(fā)展能力。

最后，上圖中不同品質(zhì)的西紅柿實(shí)例圖片解釋如下。

●?良品

圖中展示的良品西紅柿，整體色澤鮮艷均勻，呈現(xiàn)出成熟誘人的紅色，表面光滑無(wú)明顯瑕疵，果形飽滿圓潤(rùn)，頂部的綠色果蒂新鮮且完整，代表著高品質(zhì)的西紅柿，適合直接進(jìn)入高端市場(chǎng)銷售，能夠?yàn)橄M(fèi)者提供理想的口感和視覺(jué)體驗(yàn)。

●?裂口

可看到該西紅柿表面有一道明顯的裂口，裂口處的果肉可能已經(jīng)受到一定程度的損傷，顏色也可能與周圍正常果肉略有不同。這種帶有裂口的西紅柿在品質(zhì)上受到了影響，可能會(huì)影響其保存期限和口感，在分選過(guò)程中會(huì)被識(shí)別出來(lái)并歸類到較低的等級(jí)，以減少浪費(fèi)并實(shí)現(xiàn)其價(jià)值的比較大化利用。

●?花斑

此西紅柿表面存在花斑現(xiàn)象，花斑區(qū)域的顏色與正常的紅色區(qū)域形成對(duì)比，有的花斑顏色較淺，呈現(xiàn)出淡黃色或白色，有的則顏色較深，接近褐色?；ò叩某霈F(xiàn)可能是由于生長(zhǎng)過(guò)程中的環(huán)境因素或病蟲害等原因?qū)е碌?，雖然不一定會(huì)影響西紅柿的內(nèi)部品質(zhì)，但會(huì)影響其外觀的美觀度和市場(chǎng)價(jià)值。在分選時(shí)，會(huì)根據(jù)花斑的嚴(yán)重程度將其劃分到相應(yīng)的等級(jí)，以便進(jìn)行合理的銷售和處理。

●?黑點(diǎn)

圖中的西紅柿表面的黑點(diǎn)，可能是由于病蟲害、機(jī)械損傷或其他因素引起的。黑點(diǎn)的存在不僅影響了西紅柿的外觀，還可能預(yù)示著內(nèi)部品質(zhì)的潛在問(wèn)題。在分選過(guò)程中，系統(tǒng)會(huì)準(zhǔn)確地識(shí)別出這些黑點(diǎn)，并根據(jù)黑點(diǎn)的數(shù)量、大小和分布情況等因素，定量判定缺陷程度，從而將該西紅柿歸類到合適的等級(jí)，確保消費(fèi)者能夠購(gòu)買到符合其期望的產(chǎn)品，同時(shí)也幫助企業(yè)更好地管理和利用農(nóng)產(chǎn)品資源。

（推廣）