AI Palm Grader

Deep Learning Model สำหรับอุตสาหกรรมปาล์มโดยเฉพาะ ที่สามารถตรวจจับทะลายปาล์ม วิเคราะห์ความสุก และคัดเกรดคุณภาพจากทะลายได้ใน 1 วิดีโอ

การคัดเกรดด้วย AI

AI Palm Grader เปลี่ยนการคัดเกรดจากการมองปกติให้เป็นการถ่ายวิดีโอและนำมาประมวลผลจำแนกประเภท วิเคราะห์ความสุก นับจำนวน และคัดเกรด ผ่าน 4 ขั้นตอน โดยเริ่มจากการสร้างมาตรฐานของโรงงานไปจนถึง สร้างมุมมองที่ตรงกัน ไปจนถึงการปฏิบัติการและวิเคราะห์ผลข้อมูล

LABEL
TOOL
ระบบมาตรฐาน
โรงงาน
UAL
ถ่ายทอด
ความรู้ AI
PALM
GRADE
ประเมินเกรด
ปาล์ม AI
MY
VISION
วิเคราะห์การซื้อ &
ติดตามคุณภาพ

ตัวอย่างการใช้งาน

ดูวิธีการนำ AI Palm Grader ไปใช้ในสถานการณ์จริงในไร่และโรงงาน

Ripeness & Quality Classification
Defective & Fraction Detection
High-Density Tracking
Throughput Analytics

กำหนดมาตรฐานใหม่

ปรับแต่งAI ให้ตรงกับความต้องการเฉพาะของคุณ

Labeling Tool
สร้างระบบมาตรฐานกำหนดคุณภาพโรงงานด้วยตัวเอง
ถ่ายทอดความรู้ AIถ่ายทอดความรู้ของผู้เชี่ยวชาญ

เริ่มใช้งานจริง

ใช้งานแอปพลิเคชั่นเพื่อถ่ายวิดีโอและรับข้อมูลเชิงลึก

Analytics Dashboard
AI Palm Graderประมวลผลและแจ้งผลลัพธ์ทันที
แดชบอร์ด My Visionวิเคราะห์และรายงานคลาวด์แบบรวมศูนย์

กำหนดมาตรฐานพนักงาน

ก่อนนำไปใช้งานจริง ต้องใช้เครื่องมือแบบทดสอบสำหรับการคัดเกรดเพื่อให้มั่นใจว่า AI จะได้รับการสร้างมาตรฐานที่ชัดเจน และแสดงให้เห็นมุมมองที่ตรงกันของพนักงาน

Labeling Test
01
การทดสอบคัดเกรด
ทดสอบผู้คัดเกรดเพื่อเก็บผลลัพธ์และดูวิธีการคัดเกรดทะลายปาล์ม
UAL Standard
02
กำหนดมาตรฐานด้วย UAL
เปรียบเทียบผลการทดสอบเพื่อกำหนดมาตรฐานการคัดเกรดทะลายขององค์กร

นำไปใช้ในขั้นตอนงาน

การใช้งานกล้องภายในแอปพลิเคชั่นจะช่วยจับภาพ กำหนดขอบเขต และคัดเกรดทะลายปาล์มและวิเคราะห์ข้อมูลภาพรวมออกมา

Record Video
03
บันทึกวิดีโอ
บันทึกวิดีโอที่มีทะลายปาล์มในพื้นที่
Analysis Results
04
รับผลการวิเคราะห์
ส่งวิดีโอและรอผลการวิเคราะห์การคัดเกรด

ผลลัพธ์จาก 12 เดือนในการใช้งานจริง

DeepVision
International
422k
การตรวจจับทะลายปาล์ม
256
ลูกค้า
-11.2%
การลดน้ำมันปาล์มดิบรวม
-29.5%
การลดน้ำมันปาล์มดิบสูงสุด
30.51%
ประสิทธิภาพผู้ส่งมอบ
59%
อัตราการรักษาผู้ส่งมอบ

สเปคเครื่องที่แนะนำ

iOS

iOS

Framework
Swift
OS Version
iOS 18
Storage
250MB(Recommend 3GB)
RAM
3GB(Recommend 4GB)
Back