羽毛视觉检测与智能分选方案
把羽尖、羽杆、弯曲、羽体形态与尺寸特征转化为分类依据，连接相机采集、本地推理和现场设备。
先确认现场问题，再确定实施方式
建立分类依据
将人工判断整理为具体特征和业务规则，覆盖典型、边界及异常样本。对未知或不确定样本约定复核路径。
评估已有产线改造
核对相机、工控机、PLC、传感器和执行机构接口。能否复用现有设备，取决于成像条件、触发时序与通信能力。
确定系统交付范围
FeatherSort 是视觉识别与分选系统方案。上料、输送、机械结构与整机配置需要单独确认，按项目明确责任与验收边界。
五维形态识别，
对应实际分选规则
尺寸类别不自动等同于实际尺寸测量；毫米级结果需要成像标定和独立验证。
| 羽尖状态 | 关注羽尖完整性与缺损，区分天然羽缘变化与业务定义的缺陷。 |
|---|---|
| 羽杆位置 | 在约定姿态下识别羽杆与羽体关系，评估光照及遮挡影响。 |
| 弯曲程度 | 结合羽杆走向与整体形态分类，明确视角与判定基准。 |
| 羽体形态 | 从真实样本建立规格和形态类别，保留边界样本供复核。 |
| 尺寸类别 | 按照客户分级标准分类；涉及实际尺寸时另行标定与验收。 |
从样品到产线，分阶段验证
样品与标准
确认物料规格、分类出口、边界样本与人工参考判定。
成像与识别
验证光源、视角和图像清晰度，再评估各类别识别结果。
设备与规则
接入触发和 PLC，核对工件关联、超时与异常处置。
现场与验收
在约定工况下测量误判、端到端节拍与连续运行表现。
开始评估前，需要哪些信息？
请准备羽毛类型与规格、典型和边界样品、分类标准、目标节拍，以及已有相机、PLC 和机械设备资料。准确率、处理量与改造范围在样品和现场条件明确后验证。
查看 FeatherSort 系统能力选型与实施指南
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