项目采用多模态图像融合分析技术，整合X射线断层扫描（CT）数据与高光谱成像信息，建立块根作物的三维点云模型。通过对比国际通用的块茎作物完整性分级标准（ISO 21487:2022），算法可识别2mm级微小裂缝与内部空洞病变。技术创新点在于开发了动态权重分配模块，使系统能够自适应不同品种的形态特征差异，对马铃薯芽眼损伤、红薯机械破损等12类缺陷的识别准确率提升至行业领先水平。

实施流程涵盖预处理、在线检测、智能分拣三大模块。在山东某马铃薯加工示范基地，系统部署采用双工位并行架构，每小时处理量达20吨，较传统设备提升3倍效率。关键节点设置多光谱成像单元（400-1000nm波段）与力学特性测试装置，实现表皮损伤与内部质地变化的同步检测。据国家农产品加工装备工程技术研究中心测试，该系统将A级品出品率从78%提升至92%，残次品自动剔除准确率高达99.2%。

在内蒙古某薯业集团的应用案例显示，引入不完整块根检测系统后，薯条加工原料合格率提升19个百分点，每年减少原料浪费3800吨。通过对接MES系统，实现检测数据与生产计划的动态调优，使单位能耗降低14.3%（中国食品工业协会2024年能效评估数据）。该解决方案特别适用于薯片加工企业原料筛选、淀粉生产前处理等场景，有效解决了传统人工分拣导致的规格不一致难题。

针对红薯窖藏损耗高的行业痛点，河南某仓储企业采用移动式检测设备进行入库筛查。通过采集块根表面微裂纹的偏振光特征数据，建立早期腐败预警模型，使3个月存储期的损耗率从25%降至8%以下。该模式已形成"检测-分级-分区存储"的标准化操作规程，入选农业农村部2024年农产品仓储保鲜典型案例。

项目构建了覆盖设备、算法、数据的立体化质控体系：设备端执行季度性计量校准（参照JJF 1357-2024检测设备校准规范），算法端建立包含120万张标注图像的迭代训练集，数据端通过区块链存证确保检测结果不可篡改。第三方验证表明，系统在连续工作2000小时后，检测精度波动范围控制在±0.3%以内（国家计量科学研究院认证）。

研发团队正推进多技术路线融合创新，包括太赫兹波无损检测技术的工程化应用、基于数字孪生的设备健康管理系统开发等。与荷兰瓦赫宁根大学合作的跨品种迁移学习项目，已实现木薯、芋头等作物的检测模型快速适配，模型训练周期缩短60%。行业生态建设方面，牵头制定《块根类作物智能分拣设备》团体标准，推动产业规范化发展。