蛋品产线上，沙壳蛋（表面粗糙）、凸点蛋（带突起）等缺陷依赖人工肉眼挑拣，效率低、标准不统一、人力成本高，难以满足规模化分选需求，亟需 AI 自动化方案实现精准分级。
从数据到算法到产线落地的全链路交付
建立缺陷定义标准，完成产线图像质量采集规范与样本清洗
人工标注沙壳等级与凸点区域，构建高质量训练数据集
基于 ResNet / EfficientNet / ConvNeXt 训练纹理分类基线模型
开发蛋体定位与凸点语义分割算法，输出 ONNX / TensorRT 加速
配套批量检测工具与 JSON / Excel 报告，对接产线快速验证
把「老师傅的眼睛」变成 7×24 稳定运转的算法，缺陷识别标准化、可追溯。该方案可延伸至果蔬、谷物等同类农产品品质分选的智能化升级。