目前产线上使用的自动分选机，主要通过颜色和形状特征来识别霉变坚果，但一些初期霉变或颜色差异不明显的缺陷容易被漏检。通过引入高分辨率工业相机与更精细的图像识别算法，系统能够捕捉到霉变部位细微的色斑、纹理变化及霉斑特征。同时，结合多光谱成像技术，可以检测可见光之外霉变产生的异常反射，从而更早发现隐患。 在实际调试中，通过持续采集大量霉变样本图像，不断训练和优化识别模型，系统对霉变特征的判断越来越精准。目前，该分选机的霉变坚果剔除准确率已从早期的不足90%提升至98%以上，大幅降低了后续人工复检的压力，有效保障了成品品质与食品安全。

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