采后品质 · AI 辅助检验

终结 主观判断 于产线。

一个平台,完成每个批次的检验、决策与报告——无需打字、无需纸张、无需等待。

· 计算机视觉 · 原生语音 · 装箱单识别 · 加密离线 · 多租户
— 问题

靠疲惫的人或停工等化验的产线,水果检验都难以扩展。

— 全球水果 / 年
13 亿吨
— 每个人工样本
30–50 分钟
— 依赖人眼
100 %
方案 A

工厂手工

检验员肉眼数 100 颗果实,纸笔记录,现场判定。工厂凭个人标准前进。

方案 B

正式实验室

样品送实验室,每次分析 30–50 分钟。产线停下或盲发。审计滞后。

— 方案

一款 App 替你看。

三层 AI 在检验员设备上联合工作。秒级裁定,数据不外发给第三方。

01 · YOLO11 + DINOv2

视觉

基于操作员照片对每颗果实进行计数与分级。缺陷、口径与状态即时分解。

02 · Whisper large-v3-turbo

语音

在任何文本框中口述记录。戴手套、无键盘的检验员以语速记录。

03 · Qwen2.5-VL 7B

装箱单识别

从 Excel/PDF/照片中读取装箱单与单据,辅以人工校对——无需手工再录。

私有模型 · 你的模型、你的数据、只属于你。

模型运行在你专用的服务器。数据与照片均不经过通用服务商。

— 三方流程

一次检验,三个签字,一份日志。

01 检验员

通过照片或人工计数进行采集与分析。

  • 手机/平板配摄像头与语音。
  • 即时初步裁定。
  • 工厂无网亦可运行。
02 主管

对每次检验进行验证、修正或升级。

  • 平板上逐果复核。
  • 每次覆盖均被审计。
  • 优先级验证队列。
03 商务

以 PIN 签名放行批次,并与客户沟通。

  • 商务 PIN 作为第二因素。
  • 原产地 ↔ 目的地对照。
  • 客户可上传的 CLAIM。
— 运行中

在线试点

四种果种、三个区域的真实工厂正在使用 Mira。

蓝莓 · 拉美
樱桃 · 智利
葡萄 · 秘鲁
浆果 · 北美
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