原粮样本采集
采集示例谷物样本，形成标准化检测起点。
Process 01
AI育种流程
从原粮样本到产业应用，用检测数据反向支持育种筛选与品质迭代。
样本入库
批次信息录入
录入样本类型、批次编号和采样信息，建立批次档案。
AI谷物识别
识别杂质、破碎粒、颜色异常、霉变风险等视觉特征。
风险评级与检测报告
生成综合评分、风险等级和处理建议，输出品质判定。
AI育种辅助
优质样本纳入候选池，为育种迭代提供数据支撑。
供应链溯源与产业应用
检测结果进入溯源链路，服务品质证明和批次流转。
Process 02
批次扫码溯源
通过批次标识关联样本来源、检测记录、风险分级与流转节点，支撑品质证明和批次管理。
待查询
批次溯源码
批次信息
已查询- 批次编号
- GY-2026-001
- 原料类型
- 玉米样本
- 采样状态
- 已完成
- 检测状态
- 已完成
- 品质等级
- 合格
- 风险等级
- 中风险
- 流转节点
- 已进入分级处理
处理建议：建议人工复核；分级筛选后再进入加工或饲喂链路。
Process 03
AI谷物检测报告
基于视觉识别与批次信息，生成包含评分、风险等级与处理建议的品质检测报告。
品质识别
玉米样本 · 品质检测
对原粮样本进行外观特征识别与风险分级。
谷物原料视觉检测报告
检测完成
综合评分
88 / 100
- 检测编号
- GY-RPT-2026-001
- 检测时间
- 示例检测时间
- 样本类型
- 原粮 · 玉米
- 风险等级
- 中风险
- 主要异常
- 破碎粒、颜色异常、尺寸不均、疑似杂质
- 处理建议
- 建议人工复核；分级筛选后进入加工或饲喂链路
- 复核状态
- 待人工复核
Process 04
异常谷物处理与资源循环
检测不合格批次不直接进入饲料链路，而是进入资源化处理流程，降低安全风险并提升农业副产物利用效率。
流转完成
异常识别
识别重度霉变、病害粒、烂粒等高风险样本，前置拦截安全隐患。
风险拦截腐熟发酵
集中腐熟发酵，将异常谷物转化为可利用的农田有机肥。
资源化处理农田回用
用于种植饲草、玉米、高粱、牧草，降低长期饲料原料成本。
原料再生产Application
产业应用场景
围绕谷物识别、品质检测、批次溯源与资源化处理，覆盖从原粮入库到产业应用的全链路场景。
已覆盖
农户售粮前自检
快速识别破碎粒、颜色异常与杂质风险，辅助售粮前分级。
品质识别
风险预警
已覆盖
饲料厂原料入库质检
对入库原料进行抽检与风险分层，减少不合格批次流入。
批次风控
入库质检
已覆盖
育种样本筛选
结合样本表现与检测记录，辅助候选样本筛选与品质迭代。
样本筛选
育种辅助
已覆盖
批次溯源与品质证明
将检测结果与批次流转节点关联，提升品质证明可信度。
溯源记录
品质证明
可扩展
外贸出口前品质辅助评估
围绕外观、杂质与风险指标，辅助出口前品质把关。
出口评估
品质把关
项目能力总览
系统围绕谷物样本识别、品质检测、批次溯源和资源化处理，形成从原粮入库到应用场景的品质管控闭环。
样本筛选
品质识别
批次溯源
风险分级
资源循环