成果案例：AI缺陷检测

玉米在储存、运输过程中，因湿度、温度控制不当极易发生霉变，不仅造成经济损失，霉变产生的黄曲霉素等毒素更对人和牲畜的健康构成严重威胁。依赖质检员肉眼观察，效率低下，易疲劳，且对轻微霉变、内部霉变无法判断，标准难以统一。毒素检测需要抽样送至实验室，耗时长达数天，无法满足粮食加工、贸易中快速流转的需求，无法实现事前预警。霉变形态多样（点状、片状、颜色深浅不一），与玉米本身的正常色斑、胚芽部分难以区分，导致传统算法误检率和漏检率双高。为保障粮食安全、提升品控效率，我们为玉米加工企业开发了这套AI在线霉变检测系统。

玉米霉变AI缺陷检测是利用人深度学习和计算机视觉，来自动、快速、准确地识别玉米颗粒上的霉变区域的技术。它本质上是为计算机系统“装上眼睛和大脑”，使其能够像经验丰富的质检员一样，甚至更高效地发现玉米中的霉变缺陷，广泛应用于粮食加工、仓储和质检领域。通过训练好的深度学习模型对图像进行实时分析。模型经过学习数十万张正常玉米和各种霉变玉米的图片，能精确识别出霉变的颜色（如绿、黑、白霉斑）、纹理等细微特征。系统根据AI的分析结果，判断每个玉米颗粒是否霉变、霉变的类型以及严重程度。制系统接收到信号后，立即驱动执行机构（通常是高压气阀），将识别出的霉变玉米精准吹出，实现好坏分离。

1) 对各类霉变的综合检出率稳定在99.8% 以上，远超人工检测（约70-80%）。通过多光谱和深度学习技术，有效排除干扰，将误检率控制在0.5% 以下，极大减少了好粮的浪费。

2) 虽然前期有设备投入，但长期来看，大幅降低了人力成本、因质量索赔造成的经济损失以及潜在的品牌声誉风险。

3) 从根本上杜绝了霉变玉米流入下游饲料或食品加工环节的风险，显著降低了黄曲霉素等毒素污染的可能性，筑牢了食品安全防线。输出的玉米产品霉变率指标可量化，提升了产品等级和市场竞争力。

4) 系统生成的霉变率时空分布数据，可以帮助管理者发现仓储环节的漏洞，从而实现精准的预测性维护和科学储粮，从源头减少霉变发生。

1) 霉变在特定波段下的光学特性与正常玉米存在显著差异。系统采用高光谱，捕获 beyond 可见光（RGB）的丰富光谱信息。有效区分霉变区域与正常颜色差异、泥土、胚芽等干扰项，极大提升了检测的准确性，尤其对早期、不明显的霉变有独特优势。

2) 模型通过学习数千张标注好的（正常、轻微霉变、严重霉变）玉米图像，自动提取霉变的深层特征，适应不同品种、不同产地玉米的外观差异。针对早期霉变仅为微小点状的特点，优化模型的特征金字塔网络，增强对小目标的敏感度。

3) 通过旋转、缩放、改变亮度、对比度及模拟不同霉变状态，大幅扩充训练数据集，提升模型的鲁棒性和泛化能力。

4) 设计均匀布料装置，确保玉米颗粒在传送带上单层、均匀分布。

5) 检测结果（霉变率、位置图像、时间戳）实时上传至云平台。生成质量报告，追溯霉变来源（如特定仓库、批次），为仓储管理提供数据决策支持，实现预警功能。