隨著全球消費者對農產品品質要求日益提高，傳統手工選別方式逐漸無法滿足市場需求，促使產業快速轉型朝向自動化、人工智慧（AI）及機器學習等技術應用。這種轉變不僅能提高產品品質與生產效率，更能有效降低人力成本並促進永續發展。目前業界普遍採用的選別設備主要有以下四種：

  • 光學選別機：透過相機、雷射或紅外線感測器，依據顏色、尺寸及表面瑕疵精準選別，廣泛用於蘋果、番茄、馬鈴薯等產品。
  • 重量式選別機：根據產品重量進行分類，適合馬鈴薯、洋蔥等需確保包裝重量一致性的產品。
  • 尺寸分級選別機：依據產品尺寸或直徑進行分類，適合柑橘類、番茄、小黃瓜等產品，具備調整尺寸基準的特點。
  • 多產品選別系統：結合光學、重量和尺寸分級等多種技術，可同時處理多種農產品，適合需要多元化生產的加工廠

近年愈來愈多領域導入AI系統，藉由機器學習技術可提升選別精準度，有效適應產品種類的多樣性及環境變化。以下以日本大分縣的AgriHeart企業（舊名フレッシュグルメ）為例，介紹自動選別設備的應用。

出處：AgriHeart


農產品選別面臨的困境

AgriHeart以銷售冷凍蔬菜為主，自1998年起致力於提供「國產、安心、安全、美味」的產品，主要客戶包括全國的學校、醫院和養老院等機構。為了降低運輸成本並確保鮮度，該公司於2017年在豐後大野市成立自有的冷凍蔬菜加工廠，直接處理當地生產的菠菜、芋頭和小松菜。

過去，AgriHeart以人工目視方式進行農產品選別，受限於人工的標準不一致及技能差異，選別品質經常不穩定。此外，每小時2噸、每日約8噸的菠菜生產量對人工選別來說是一大挑戰。特別是菠菜的收穫期（3月至6月、11月至2月）會出現大量枯葉、雜草及異物問題，增加人工選別的難度。



導入自動光學式選別機的技術革新

為解決上述問題，AgriHeart透過聯盟事業，導入光學式自動選別機。這套系統可精準辨識並自動去除菠菜中的枯葉、雜草與昆蟲等異物。導入該設備後，生產線流程進行了調整：菠菜在第一工廠清洗後，直接運往第二工廠進行切割，再由自動選別機快速篩選不良品，隨後進行殺青、冷卻、急速冷凍和包裝。

出處：【講演】野菜の高速・高精度自動選別機開発（フレッシュグルメ）


實際效益與具體成果

導入自動光學選別系統後，手動選別的人員從約10名大幅減少至僅需1-2名，用於最終檢驗。整體生產線人員則從32名減少至28名，節省的4名人力用於延長生產時間，提升整體產能。此外，選別機透過快速精準地去除切割後的不良部分，明顯提高產品良率，達成高品質穩定供應的目標。

該公司進一步導入トムラインサイト（Tomra Insight）雲端系統，即時收集、分析和回饋選別數據，並透過電腦或手機等裝置進行遠端監控。系統詳細記錄各時段與各田地菠菜的異常情況（如枯葉比例、蟲害情況等），並將這些數據反饋給生產者，協助及時調整種植策略、施肥與病蟲害防治措施，進一步提升農產品品質。

出處：【講演】野菜の高速・高精度自動選別機開発（フレッシュグルメ）


配套措施：設備維護與人員培訓

此案例的效益包含：穩定產品品質、減少人力成本、提高生產良率，並有效活用選別數據等優點，但儘管自動選別系統帶來諸多好處，生產者和運銷業者仍需注意初期投入成本較高的現實，並確保有定期的設備維護與校正。此外，也需特別重視人員的培訓與管理，避免因操作不當影響系統效能。唯有兼顧設備維護、數據管理與人員培訓，才能將智慧選別系統的價值最大化。



出處

AgriHeart企業官網
果物と野菜の選別の未来：トレンド、技術、市場の洞察

備註：本篇內容僅作為產業資訊參考，請評估是否符合需求，不代表推薦使用


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