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农产品质量保障人工智能解决方案
在供应链的每个环节实现 AI 质量控制
生鲜产品质量难以预测，人工检查往往缓慢且不一致。
借助 DiMuto PQAI，每个纸箱都能在包装、出货前和到货时通过 AI 即时分析，实现一致的实时质量控制，减少争议、提高准确性并保护利润率。
产品质量难以预测？
获取经过 AI 验证的质量数据。
在问题变成纠纷之前检测缺陷
我们的 AI 模型可即时分析纸箱图像，识别表面缺陷、斑点和损坏，提供客观可靠的质量检测。
统一全球分级标准
AI 驱动的评估确保在成熟度、大小和规格上的一致性，消除人工检查的主观性。
在每个环节获得实时可视性
从包装线到装运和到货，每个纸箱都经过扫描与评分，让您准确了解供应链中的每一步。
降低成本并保护利润
自动化、精准的质量验证减少拒收，防止不必要的索赔，提高运营效率。
DiMuto PQAI 让您的质量控制更具统计优势
12,000/小时
每小时可扫描多达 12,000 个水果，准确率达 85%，即使在光线较弱等复杂环境下也能保持高效检测。
双模型 AI
双模型确保精度：一个识别每个水果，另一个实时分类缺陷、规格或成熟度。
少于 1 分钟
AI 自动生成完整质量报告，用时不到一分钟，助力更快、更可靠的决策与问题解决。
AI 自动生成完整质量报告，用时不到一分钟，助力更快、更可靠的决策与问题解决。
大规模检测
每小时分析高达 12,000 个水果
轻松应对高产量检测。PQAI 每小时可处理多达 12,000 个水果，并保持一致的准确性，确保即使是最大规模的货运也能高效分析，而不会减慢操作速度。
即时洞察
AI 验证报告少于一分钟
在纸箱扫描完成后不到一分钟即可生成完整质量报告。
报告包括水果级缺陷检测、纸箱汇总和综合质量视图，可轻松与贸易伙伴共享，以实现更快速、更透明的决策。
灵活适配
适用于多种农产品的质量控制
我们的 AI 模型可适用于多种水果类别及质量参数，包括缺陷、成熟度和规格。
目前模型涵盖 牛油果、番茄、香蕉和木瓜，并可根据需求开发定制模型，为您的产品线提供量身定制的质量控制。
更快的问题解决
快速定位并解决质量问题
当纸箱不符合规格时，PQAI 可立即识别受影响的纸箱及缺陷性质。
问题纸箱可即时筛选，实现快速且有针对性的解决方案，与贸易伙伴协作，最大限度减少干扰并保护利润率。
全程质量跟踪
从包装到交付全过程监控品质变化
通过在包装、出货前和到货时捕捉纸箱图像，PQAI 可追踪整个供应链中的质量变化。
这种分阶段可视化提供了产品状态的清晰时间线，帮助精准定位运输过程中可能出现的问题。
无缝数据采集
使用 DACKY 自动扫描或手机快速上传
质量数据采集简便高效。可使用 DACKY 设备 实现自动在线扫描，或通过移动应用拍摄纸箱顶视图。
PQAI 即时处理图像并生成基于 AI 的质量评估，无需额外步骤。
DiMuto PQAI 已被证明能在大规模上革新质量控制
了解各企业如何利用 DiMuto PQAI 改善其农产品质量检测流程。
利用 AI 自动检测缺陷
家领先的牛油果出口商通过 PQAI 实现自动检测瑕疵，如皮下斑点、腐烂和冷害。
借助 AI 驱动的质量评分，他们确保每个纸箱都符合买方要求，减少拒收并提高多工厂间的一致性。
让质量检查标准化
家大型番茄种植商采用 PQAI 统一农场及包装线的质量检测。
系统实时识别成熟不均或机械损伤，帮助团队培训员工、强化分级标准，并向零售商提供统一品质。
早期检测病害与分级问题
A tropical fruit producer used DiMuto PQAI to scan papayas during harvest and packing. The AI model flagged early signs of disease and maturity issues, allowing quick corrective action.
By digitizing quality data for each carton, the farm improved pack consistency and minimized claim losses at destination markets.