幫你達到穩定一致的品質，大幅降低人力依賴，強化外銷與通路競爭力
農產品加工產業為何需要導入 AI？
農產品加工產業正面臨結構性挑戰，AI 導入已成為不可避免的趨勢！
人力嚴重短缺，人工挑選分級成本逐年上升
市場要求更高品質與分級標準
外銷市場需求，一致性品質成為競爭力核心
傳統 AOI 技術在農產品加工場景效果有限
AI-AOI 快速普及，自動化挑選設備與 AI 分級將成為產業標準
農產品加工產線的六大品質瓶頸！
原料端痛點
外觀差異大，難以標準化
瑕疵類型多且不一致
天然農產品質會受到氣候影響
前處理產線痛點
水分、油光、濕度等造成影像品質不穩
清洗、煮熟、冷卻後外觀變化大
人工挑選痛點
標準不一致
疲勞造成漏挑與錯挑
人力管理成本高，調配困難
分級與品管痛點
分級標準細緻化，但人工無法穩定判斷
瑕疵原因難追蹤（人工無法記錄）
品檢以抽驗為主，不是全檢
產線效率與成本痛點
生產量上升，但人工挑選速度跟不上
勞動成本逐年上升
錯挑、漏挑導致的「隱性成本」非常高
自動化與數位能力痛點
傳統 AOI 需要固定角度、不適合農產品
現場無資料可追蹤，無法得知問題批次
生產履歷無法建立
業界實證的農產品 AI 智慧挑選分級方案
從瑕疵辨識到自動分級，打造一致、穩定、可追溯的加工品質
農產品加工場域型 AI
為何你需要農產品挑選分級場域專屬 AI 方案？
適用場域
依賴人工挑選的農/水產品加工廠為 AI 最大價值產線
冷凍蔬菜加工產業
大量產量、人工挑選重度依賴、外銷品質要求高
新鮮水果分級與加工
外觀差異大、反光嚴重、形狀不定 → 傳統 AOI 完全無法處理
菇類與菌菇加工
顏色近似、表面濕潤、形狀不規則 → AI 辨識比人工更穩定
堅果與乾貨加工
瑕疵細微、人工不易判斷、挑選量大
水產挑選與加工
濕度高、油光反射 → AI 特別適合
農產品挑選與分級 AI 模組架構
打造從影像到決策的全流程智慧閉環
AI × 自動化 × 分級管理，一次完成挑選標準化、分級一致化、品質可追溯化
現場資料層
影像採集 × 機台聯網 × 資訊整合
機聯網
- 讀取速度、位置、光電、Encoder
- 訊號標準化、時間戳記同步
- 批次資訊整合
電控機構開發&整合
- 排出機構整合、電控開發
- 影像採集模組
- 物件整列、輸送、篩選
挑選與分級智慧層
AI 瑕疵辨識 × 分級決策
AI-AOI 視覺偵測辨識（天眼通）
- 模型建立模組
- AI 線上偵測與分類模組
AI 品質預測分析 (數據通)
- 建立品質預測模型、異常因子分析
- 為不同產品建立最佳生產條件區間
- 支援事前預警與異常事後分析
知識 & 決策層
品質追溯 × 生產管理 × SOP 落地
AI智能決策助理（知識通）
- 將異常事件、AI 分析結果、改善紀錄轉為知識
- 以自然語言查詢生產狀態、異常處置與報表
- 支援 SOP 標準化、跨產線 Know-how 傳承
農產品 AI 智慧挑選分級方案
實績案例
農產品 AI 產線高值化成功案例
毛豆加工產線 AI 自動挑選與分級
- 挑選標準一致化，不再受人員差異影響
- 高速產線下仍能穩定運作
- 分級品質提升，高品質產品價值被放大
- 全檢取代抽檢，降低漏檢風險
- 建立完整影像與品質履歷，支援外銷與 QA 驗證
- 成功驗證 AI 挑選方案於實際農產加工場域落地可行
為什麼選擇先知科技【農產品 AI 智慧挑選分級方案】？
從品質、效率、人力到價值全方位提升產線競爭力
品質一致性與零瑕疵產線
AI 模型進行判斷，不受主觀影響
全檢取代抽檢，降低漏檢風險
分級標準數據化、可重現
人力效率與產線穩定度提升
AI 全時穩定運作不受人力波動影響
產線速度提升仍能維持品質
人力可轉往監控與管理角色
分級價值與產品單價提升
支援多級分級（3 / 6 / 10 級）
依通路、客戶需求調整分級策略
高等級產品能賣出更高價格
品質追溯與外銷競爭力強化
每一批次產品皆有影像與判斷紀錄
可提供 QA、客戶、通路驗證資料
提升外銷市場信任度
數據資產累積與未來擴充性
長期累積影像、品質、設備資料
支援品質預測、穩定區間
可快速複製到其他農產品或產線