墨西哥研究团队用双面拍摄提升咖啡豆缺陷检测

这套原型系统针对自动生咖啡质检中只拍摄豆粒单面可能遗漏缺陷的问题设计。设备包含料斗、分配滚轮和机械翻转机构，让小批咖啡豆先朝上接受拍摄，再旋转180度拍摄另一面，在受控LED照明下由两台1600万像素相机记录图像。

研究团队建立了包含正常生咖啡及酸豆、brocade、peaberry、shell、elephant、frozen、black、ear、broken、dry和triangle等11类缺陷的12类图像数据集。经专家分类并使用数据增强后，数据集共包含9600张图像，用于模型训练和评估。

团队比较了4种神经网络模型，其中YOLOv8表现最佳，精确率为97.4%，召回率为99.6%。相较于只拍摄单面的方案，双面拍摄使缺陷检测表现提高25.7%。

该系统目前是研究原型，并非高通量商业光学分选设备。处理一份350克标准分级样品约需38至40分钟；研究人员也指出，用于比较单双面检测的样本有限，仍需使用规模更大、差异更多的样品进行验证。