蘋果分選設(shè)備是現(xiàn)代農(nóng)業(yè)產(chǎn)后處理中的重要環(huán)節(jié)，它通過先進(jìn)的技術(shù)和設(shè)備對采摘后的蘋果進(jìn)行分類和質(zhì)量評估，以提高果品的市場競爭力和商業(yè)價值。設(shè)備由進(jìn)料系統(tǒng)、外部品質(zhì)檢測系統(tǒng)、內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)等組成。
蘋果分選設(shè)備各個系統(tǒng)具體分析如下：
1.進(jìn)料系統(tǒng)
旋轉(zhuǎn)裝箱機與小果剔除機：這些機械裝置可以輕柔地將蘋果傾倒到皮帶上或水流中，同時在進(jìn)入分選線前將低于標(biāo)準(zhǔn)尺寸的小蘋果分選出來，顯著減少損傷。
水式輸送系統(tǒng)與高壓清洗：蘋果在分選前會經(jīng)過高壓清洗，去除表皮的農(nóng)藥殘渣和其他污染物。水槽采用食品級不銹鋼材質(zhì)和水過濾循環(huán)系統(tǒng)，以保護(hù)蘋果表皮不被損傷。
風(fēng)刀系統(tǒng)與防護(hù)性涂蠟：瀝水風(fēng)刀系統(tǒng)去除蘋果表面的雜質(zhì)，減少噪音污染，涂蠟處理則提高果品的美觀度并延長保質(zhì)期。
2.外部品質(zhì)檢測系統(tǒng)
高光譜成像技術(shù)：結(jié)合化學(xué)計量學(xué)方法對蘋果內(nèi)外部品質(zhì)進(jìn)行快速檢測。通過高光譜數(shù)據(jù)采集與分析、特征波長選取與回歸模型建立等步驟，實現(xiàn)高效率的果品檢測。
深度學(xué)習(xí)模型：使用AlexNet、GoogleNet、YOLO等模型對蘋果果實進(jìn)行外部缺陷檢測，根據(jù)識別準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)優(yōu)選最佳模型，提高分選的準(zhǔn)確性。
3.蘋果分選設(shè)備內(nèi)部品質(zhì)檢測系統(tǒng)
近紅外線無損檢測技術(shù)（NIR）：此技術(shù)可以不破壞蘋果的情況下檢測其內(nèi)部的糖度、霉心及褐變等。配合人工智能系統(tǒng)，通過大數(shù)據(jù)進(jìn)行持續(xù)學(xué)習(xí)，智能分析出每顆蘋果的內(nèi)部品質(zhì)信息。
4.分選與包裝系統(tǒng)
機器人自動裝箱與碼垛：六軸機器人實現(xiàn)蘋果的自動有序裝箱，利用食品級軟膠吸盤吸果，坐標(biāo)式機器人進(jìn)行碼垛，高效且精確。
自動化控制系統(tǒng)：包括果箱包裝系統(tǒng)和托盤包裝系統(tǒng)。傳感器探測果箱內(nèi)蘋果高度后自動填充下一個，高度可根據(jù)托盤、果箱尺寸調(diào)整。
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