羽毛视觉分选系统能识别哪些特征？
FeatherSort 围绕羽尖状态、羽杆位置、弯曲程度、羽体形态和尺寸类别五个方面组织识别。具体启用哪些特征、如何设置规则，需要结合物料、成像条件和客户标准确认。
提供的是视觉系统，还是完整分选整机？
视觉系统负责成像、识别、规则判定和设备通信；上料、定位、输送和执行机构属于机械与控制部分。项目是新增整机、改造已有设备，还是只做视觉集成，需要在评估阶段写清楚，并约定各方负责的联调范围。
需要准备多少样品？
样品数量取决于类别数量、批次差异、姿态变化和验证目标，没有适合所有项目的固定数字。应优先保证样品覆盖实际会遇到的变化，并包含人工也难以判断的边界样品。
- 覆盖不同批次、规格和常见缺损。
- 标注人工判定结果，并记录标注人员。
- 将调试样品与验收样品分开保存。
可以直接给出准确率和处理量吗？
准确率和处理量只有在明确的样品、成像、设备和验收规则下才有意义。本站交互演示使用预设流程结果，用来说明系统如何呈现判定，并不代表在线推理或性能测试。
项目评估时应分别统计各类别的漏检、误剔除和待复核数量，并在现场测量包含上料、采集、推理、通信和机械动作的端到端节拍。
能与现有 PLC 和产线对接吗？
是否可以接入，取决于现有 PLC 型号、通信方式、可用触发信号、工件标识和执行反馈。请先整理设备清单和接口资料，再评估触发时序、异常处理和追溯范围。可参考《视觉检测如何接入 PLC 与已有分选产线》。
如何开始沟通？
提交项目需求时，请说明羽毛类型、分类目标、样品情况、现有设备以及期望交付范围。我们会基于这些条件讨论样品评估路径，不会在没有验证条件的情况下给出脱离现场的承诺。