arabica人工的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

以影像辨識技術實作咖啡豆篩選系統之研究

為了解決arabica人工的問題，作者周佩誼 這樣論述：

挑選咖啡豆是咖啡從種植到成為飲品中重要的一環，人工挑選需要大量人力資源，而機器挑選面臨的挑戰是，高品質咖啡豆對瑕疵豆出現比例有較嚴格的要求，如果影像辨識技術無法達到這樣的要求，導致在判斷為良豆中的瑕疵豆比例過高時，那麼最終這些已被判斷為良豆的豆子依然需要經過人工篩選。本研究除了「良豆(確定好豆)」、「瑕疵豆(確定壞豆)」，還另外定義了「人工判斷區間」，目的是讓人工只需處理「人工判斷區間」中的豆子即可，並保證良豆的精確率趨近100%，使挑豆過程變得更有效率。本研究將咖啡豆樣本拍照取樣，樣本類別分為:良豆、蟲蛀豆、破裂豆、酸豆四類，拍攝後使用LabelImg標籤，透過YOLO演算法做深度學習訓練

，再以混淆矩陣驗證Accuracy(準確率)、Precision(精確率)、Recall(召回率)數值，最終結果均有明顯提升，以均勻的測試樣本來說，準確率97.5%、精確率94.1%、召回率96%；隨機抽樣的樣本則是準確率99%、精確率98.3%、召回率100%，而人工需要處理的部分從100%降低為30%以下。

智慧咖啡生豆後製廠發展與管理之研究

為了解決arabica人工的問題，作者陳清智 這樣論述：

本研究針對咖啡產業鏈中生豆後製廠之生產管理問題進行相關研究，並結合台灣在 ICT 及自動化機械產業之優勢，發展智動化咖啡生豆後製廠。本研究提出之解決方案，可以讓產能提高至少 60 倍、設備稼動率至少 1 倍、節省成本及維護費用達 80%、提升產品良率，更重要的是可透過 AI 機械學習進行技術累積，確保產業核心技術傳承。