行业：农业
国家：意大利
在食品行业，谷物、豆类、水果和蔬菜等原料的质量检测与分类，是确保产品质量的重要环节。现代食品工厂普遍采用配备机器视觉技术的分选设备，对原料进行分类。然而，环境光线变化会影响图像判读；要在高速运行时稳定识别细微缺陷，并实现高效的边缘 AI 分选，仍是一项挑战。
传统机器视觉检测主要依赖预设算法和光学原理。当原料因自然因素出现颜色差异或表面缺陷时，系统误判率可能明显上升。此外，食品原料分选设备必须以极高速度分析图像并作出分类决策。传统图像处理技术受计算能力和响应速度限制，往往难以满足实时处理需求。
为应对这些挑战，食品行业开始导入边缘 AI 技术进行实时图像识别，提高分选准确性和效率。
为突破原料分选的技术瓶颈，分选设备开始集成边缘 AI 系统，以提高图像分析的准确性和实时性。PJAI-100-ON 是搭载 NVIDIA® Jetson Orin 模组的无风扇边缘 AI 系统，AI 算力最高可达 100 TOPS，可快速处理大量高分辨率图像数据，帮助分选设备精准分析原料特征并完成分类。
在食品原料分选应用中，PJAI-100-ON 可即时识别原料表面缺陷、异物污染或颜色偏差。系统响应时间低于 1 毫秒，可支持实时分类决策。面对原料检测的高精度要求，其 AI 缺陷检测技术可利用历史学习数据持续调整分类标准，提高检测准确性并减少误判。
完成分类判断后，边缘 AI 系统与 PLC 通信，通过阀门动作控制分选机构。系统在本地处理图像数据，避免网络延迟影响生产线效率，帮助食品工厂更可靠地执行质量分选作业。
PJAI-100-ON 专为边缘 AI 应用设计，兼具 AI 算力与工业环境适应性。无风扇设计有助于系统在高粉尘的食品生产环境中稳定运行；配备 4GB/8GB LPDDR5 内存，可高速处理图像数据，并提供 M.2 2280 M-Key NVMe（PCIe x4）插槽，支持高速存储扩展。
此外，PJAI-100-ON 配备两个 RJ45 GbE 网络端口，提供稳定的网络连接，便于与工业相机集成。
在 I/O 接口方面，设备提供三个 USB 3.2 Type-A 端口及两个 DB9 COM 端口（支持 RS-232/422/485 通信），可灵活连接各类传感器。食品制造商能够根据现场需求配置硬件，提高系统集成的灵活性与扩展能力。
凭借最高 100 TOPS 的 AI 算力、低于 1 毫秒的数据传输延迟及灵活的 I/O 扩展能力，PJAI-100-ON 在食品原料分选应用中提供高性能与稳定性。该解决方案有助于提高质量检测准确性、优化生产效率与流程可靠性，为食品工厂提供更智能的自动化分选方案。
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