食品產業中，原物料（如穀物、豆類、水果、蔬菜等）的品質檢測與分類對於產品品質相當重要。現代食品工廠普遍使用分選機器設備，利用機器視覺技術對原料進行分類。然而，這一過程中仍然面臨諸多挑戰，例如環境光線變化對影像判讀的影響、傳統機器視覺對細微瑕疵的識別率不高，以及系統在高速運行下的穩定性需求。
傳統機器視覺技術主要依賴預設的演算法與光學原理進行檢測，然而，當原料因為自然因素產生色差或表面瑕疵形態複雜時，機器視覺系統的誤判率會大幅上升。此外，食品原料的分選機需要以極快的速度進行影像分析與分類決策，傳統影像處理技術受限於運算能力與反應速度，往往無法達到即時性要求。
為了解決這些問題，業界開始引入邊緣 AI（Edge AI）技術進行即時影像識別，提升分選精準度與效率。
為了克服原料分選過程中的技術瓶頸，分選機設備導入邊緣 AI 系統，以強化影像分析的精確度與即時性。其中，PJAI-100-ON 作為無風扇邊緣 AI 系統，搭載 NVIDIA Jetson Orin 模組，提供高達 100 TOPS 的 AI 算力，能夠處理大量高解析影像數據，確保分選設備能夠迅速分析原料特徵並進行分類。
在原料分選應用中，PJAI-100-ON 能即時辨識原料表面的瑕疵、異物混入或顏色偏差，並透過 1ms 內的資料傳輸反應時間，確保分類決策的即時性。由於原料檢測對於細微差異的辨識需求極高，該系統採用 AI 瑕疵檢測技術，能夠根據過去的學習數據調整分類標準，提升檢測準確度，降低誤判率。
食品原料經過分類判定後，邊緣AI系統則會透過PLC利用閥門控制分類。此外，邊緣 AI 系統能夠在本地端即時處理影像數據，避免延遲問題，確保生產線的生產效率，使食品工廠能夠更可靠地執行品質分選作業。
PJAI-100-ON 作為專為邊緣 AI 應用設計的工業電腦，不僅具備充足的 AI 算力，還在硬體設計上針對工業環境進行優化。其無風扇系統設計確保在高粉塵的食品生產環境中仍能穩定運行。該設備搭載 4GB/8GB LPDDR5 記憶體，能夠高速處理影像數據，並配備 1 個 M.2 2280 M-Key NVMe（PCIe x4）插槽，支援高速儲存裝置，提升系統的擴充能力。
此外，PJAI-100-ON 具備 2 個 RJ45 GbE 網路埠，可實現穩定的網路連線，確保與工業相機的整合。
在 I/O 介面方面，該設備提供 3 個 USB 3.2 Type A 端口及 2 個 DB9 COM 連接埠（支援 RS-232/422/485 通訊），可靈活連接各類感測器，使食品生產商能夠依據需求進行硬體配置，提升系統的整合性與擴充性。
PJAI-100-ON 在食品原料分選應用中展現了高效能與穩定性，憑藉其高達 100 TOPS 的 AI 算力、低於 1ms 的資料傳輸延遲，以及靈活的 I/O 擴充性，使其成為食品業智慧分選的理想方案。該產品不僅提升了品質檢測的準確性，也確保生產流程的高效與穩定，為食品工廠提供了更智能化的邊緣 AI 應用選擇。
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