一种蔬菜高速分选方法及系统

本申请提供一种高速分选方法及系统，应用于蔬菜分选技术领域，通过设置在食品级透明输送带上下方的拍摄模组获取待分拣蔬菜的正面和背面图像，形成全景图像数据，再利用基于卷积神经网络的人工智能深度学习模型进行图像分析，自动识别并分类蔬菜中的瑕疵，一旦发现瑕疵，将准确计算瑕疵的位置并执行剔除操作，从而实现高效、精准的蔬菜分选，不仅提高了分选效率和准确性，降低了劳动成本，还提升了蔬菜品质，确保了食品安全，增强了企业的市场竞争力。