在农产品加工行业，胡萝卜的分拣一直是个“老大难”——速度快、标准多、精度高、人力贵。尤其是当传送带以每秒120根的速度运转时，人眼几乎不可能完成有效检验。
BRAV-7123 胡萝卜高速分拣系统，依托 NVIDIA Jetson Orin NX 的强大AI算力，成功导入海外客户。以用 AI 视觉全自动化方案打通分拣全流程，完美攻克传统人工分拣的各类顽疾。
传送带每秒呼啸而过 120根胡萝卜，人眼根本来不及观察、判断和记录。
人工检验不仅效率低下，更致命的是——标准不统一。同一个检验员疲劳前后、不同检验员之间，分级标准存在偏差。
胡萝卜分级涉及尺寸、外观、色泽等多个维度。人工依赖主观经验，无法建立可量化、可复现的标准化流程。直接导致成品质量波动，影响品牌信誉和市场议价能力。
传统模式下，生产数据靠人工事后统计，管理层无法实时掌握产量、合格率、分级分布等关键KPI。
现场决策只能凭经验“拍脑袋”，无法做到数据驱动。
早期真菌感染表征极其细微，如0.3mm级霉斑，人工肉眼几乎无法在高速产线上完成有效筛查。而一旦感染产品流入市场，将带来食品安全风险和巨大的经济损失。
BRAV-7123搭载NVIDIA Jetson Orin NX模组，提供70~157 TOPS的AI算力，板载8GB/16GB LPDDR5内存，带宽高达102.4 GB/s。传送带编码器通过CAN FD接口实时向BRAV-7123反馈带速和位置信号。当胡萝卜到达预定采集位置时，系统通过千兆以太网口触发1-2路POE工业相机同步拍照。多相机从不同角度（上方+侧面）同时采集图像，确保完整捕获每根胡萝卜的长度、宽度、色泽和表面细节。采集到的图像数据直接送入BRAV-7123的Jetson Orin NX模组，利用其1024核NVIDIA Ampere架构GPU和32个Tensor Cores，运行深度学习目标检测与分级模型，在毫秒级内完成：胡萝卜目标检测与计数 |尺寸测量 |外观分级 |真菌感染识别。
千兆以太网口连接部署在传送带上方及侧面的POE相机，同时完成供电与高速图像数据传输
CANFD连接传送带编码器，实时获取带速与位置信号，实现图像采集与胡萝卜位置的精准同步
RS485连接产线PLC或分级执行器，将AI分级结果转换为控制指令，驱动后续分拣动作
HDMI连接现场大屏，实时显示生产统计数据与看板
M.2 B-key连接4G/5G模组，实现生产数据云端回传与远程运维。同时M.2 E-key连接Wifi模组，支持本地无线网络，便于现场调试与数据接入
最多6×USB3.0支持扩展更多工业相机及调试/维护设备。
1️⃣ 改进YOLOv8 + DeepSORT跟踪算法
实现对动态传送带上胡萝卜的连续检测，检测结果通过定量处理转化为精确数据。
2️⃣ 细粒度图像分类模型(在YOLOv8检测框基础上)
专门识别早期真菌感染特征——霉斑、变色等，0.3mm级也不放过。
3️⃣ 多任务YOLO架构 —— YL-Net
在运动状态下实现胡萝卜几何特性（长度、宽度）的毫米级精度预测，处理速度高达 80+ FPS。
4️⃣ NVIDIA DeepStream 构建多路视频流AI管道
高效处理来自多个POE相机的视觉数据；支持多路视频流并行解码与预处理，支持零拷贝数据传输，降低延迟，也支持硬件加速推理与后处理。
✅ 彻底解放人力，大幅降低人工成本
传统模式需要大量人工在产线上逐个检验分拣。部署本系统后，检验分拣全流程自动化，从“人工看”变为“机器看”，人工成本直降80%以上。这对于产量占地区40%的大型生产商而言，意味着数百万级别的年度人力成本节省。
✅ 品控标准化，提升产品溢价能力
AI模型执行的是完全一致的判断标准，不存在疲劳、情绪、经验差异等人为变量。每一根胡萝卜都按照统一标准分级，成品质量稳定可控，有助于建立品牌信誉，获取更高的市场溢价。
✅ 全流程实时数据可视化，生产管理告别 “经验决策”
管理层在产线现场即可通过大屏实时掌握产量、各级别占比、感染率等关键数据，快速做出调整决策——哪一批次合格率下降、哪条产线需要停机检修，全部有据可依。
✅食品安全风险大幅降低
以往难以管控的胡萝卜早期真菌感染问题，由 BRAV-7123 视觉系统完成实时、全覆盖自动筛查，带有微小霉斑的问题胡萝卜在分拣环节直接自动拦截，杜绝瑕疵品流入终端市场，从源头规避食品安全事故、客诉索赔、品牌负面舆情等多重经营风险。
果蔬规模化分拣自动化、数字化已是行业必然发展趋势，BRAV-7123 胡萝卜高速 AI 分拣系统已完成海外客户实地落地验证。
BRAV-7123边缘AI计算平台，以70~157 TOPS强劲算力、毫秒级实时推理、丰富工业接口的全链路协同，守护高速产线上每一根胡萝卜的品控严苛考验。
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