每一种缺陷都被单独识别
系统并不只是把产品简单分成“有缺陷 / 完好”。它单独识别每一种缺陷类型，并把它们彼此区分开——果锈不会被当作日灼，碰伤也不会被当作腐烂。
TAREND 的人工智能集成运行在以深度学习训练的模型之上。由于这些模型使用多台设备、跨越多个产季和多个品种采集的真实生产数据训练，准确率非常高，并且不依赖操作员的经验。随着数据集不断扩大，系统每一个产季都会更加准确。
分选的决定权仍在您手中：操作员在屏幕上选择剔除哪种缺陷、每一种归入哪个等级。同一条线可以为不同客户和市场设定不同的品质阈值。
本页包含
- 5 种外部缺陷 — 附图片
- 2 种内部缺陷 — 附图片
- 5 张分级画面截图
- 14 种系统可识别的其他缺陷
外部品质
外部品质缺陷
每张图片展示一种不同的缺陷。这些表面缺陷由高分辨率多光谱相机检出，相机会扫描果实的全部表面。
内部品质
内部品质缺陷
内部品质无需切开即可测量：将聚焦光线透过果实，透射光的光谱即可揭示其内部状况。
操作画面
分级过程中操作员看到的画面
以下截图取自真实的分级作业，展示系统如何观察每一颗果实以及如何标记缺陷。
本页未附图片的其他缺陷
果梗洼裂纹 · 花萼裂纹 · 刺伤 · 腐烂 · 枝磨伤 · 斑点 · 鸟啄伤 · 皮孔病变 · 冻害 · 失水 / 皱缩 · 色泽 · 蝽象斑 · 压伤 / 变软 · 蓟马危害
系统能够识别这些缺陷；本页仅展示在原始资料中拥有独立命名图片的缺陷。
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