傳統的農作物檢測如穀物、豆類或水果的外觀篩選需要依靠人力，在目視檢測外觀顏色是否均勻、是否有裂痕產生、大小及形狀是否符合規格或是其他異物混入的篩選過程中通常耗費時間，人員也容易因為疲勞而產生漏檢或標準不一致的問題，所以造成檢測品質不穩定，檢測結果與效率不佳。
隨著農業技術進步，嵌入式邊緣AI系統能提供農作物高效篩選解決方案，解決人工檢測耗時、易出錯的問題。其穩定、低功耗、環境適應性等特性，幫助提升檢測效率並確保品質。在應用案例中，當穀物被倒入料斗後，供料設備會進行震動供料，此時，工業相機在光源的輔助下取得穀物的圖像資訊並傳輸至嵌入式系統，嵌入式系統結合AI技術對圖像資訊進行特徵分析與品質判定，最後依其判定結果透過PLC控制空壓設備進行穀物品質好壞的分類。
WEBS-21J0-ASL配備Hailo-8 AI模組，提供26 TOPS的運算效能，能滿足即時圖像分析，並提供精確的判定結果。系統搭載Intel Atom x7000RE系列SoC，擁有足夠的計算能力，同時也具備低功耗特性，能在電力供應有限的農業環境中持續運作。其寬溫設計範圍從-20°C至60°C，能適應多變的環境溫度變化。無風扇設計能讓系統在開放環境中運行不受塵土侵入影響。系統通過嚴密測試，能在5~95% 相對濕度的外部環境下維持運作。此外，系統具備的I/O介面能確保周邊配備的連接需求，包括RS-485用於PLC通信，穀物的品質分類透過PLC控制空壓設備來完成。PCIe 用於影像擷取卡的連接，當影像輸入時擷取穀物的圖像資訊並傳輸至推論系統。
為協助客戶應對各種使用場景與多樣化的需求，瑞傳科技DMS提供全方位的一站式服務，透過設計、製造和服務的過程中協助客戶提升價值。瑞傳科技 PET提供完整的物聯網解決方案, PET為跨系統跨平台的API和應用程式，從系統監控到設備控制，其簡化的系統設計提升物聯網的應用能力，使客戶能輕鬆構建物聯網解決方案。此外，為因應管理效率的需求提升與遠端系統的存取應用日益增加，以基於PET的廣泛支援度和相容性的特性進行進一步升級，推出全新的RPET全方位遠端管。其功能涵蓋廣泛，提供韌體資訊的即時監控、電源管理、CPU負載、記憶體使用率、磁碟狀態、網路負載等全面監控，並支援韌體更新功能，確保系統運行穩定和高效。
