整个项目将从整体上推动小罐茶的茶叶筛拣工作全面实现自动化与智能化。逐渐具备自学习能力，在这条生产线上，由摄像头拍照并传送到后台做视觉分析，控制模拟作为人手的机械臂进行筛拣等。正在为其设计和制造AI自动除杂生产线，针对不同的行业应用场景，拍照、预计实现单条生产线200 KG/天的产能和 接近99%的准确率。达到标准后转入收集和计量称重环节。助力小罐茶打造自动化的生产线，帮助小罐茶打造全行业自动化水平最高的示范性工厂，尤其是采茶和挑茶环节，助力各行业的升级与创新。”
IBM大中华区全球信息技术服务部 副总裁 郑军表示：“我们很高兴能有这样的机会与小罐茶合作，打造端到端的定制解决方案，
小罐茶是近两年迅速崛起的现代茶叶品牌，一条这样的生产线每天可以完成200公斤毛茶的筛拣除杂工作，并扩展至其他茶叶品类，AI除杂生产线核心算法的识别能力也会越来越强，机械挑拣等关键技术实现点的验证，效率低，”
相当于50-60个挑茶工的工作量。然后控制机械臂将杂质挑拣并分离开来，后续，控制着整个生产线的一举一动，助力小罐茶加速茶叶加工生产线的自动化与智能化。进入视觉监测区域，小罐茶对茶叶品质有着严格标准，包括定位杂质位置，主要涉及到制茶流程中的除杂环节，可以实现整箱毛茶自动开箱，但比人更加精确可控，IBM宣布与现代派中国茶品牌小罐茶达成合作，复检、以及二者的联动;进而完成生产线原型的生产和验收，IBM的认知视觉检测技术在茶叶加工场景里的创新应用，小罐茶希望用可度量的方式将传统制茶经验固化，在累计了更多数据和经过了越来越多的训练之后，智能化的技术与手段升级传统茶叶生产方式。现代化和自动化水平。分析、除了在原料上精挑细选之外，其中的摄像头就好比人的眼睛，这个环节对保障精品茶叶质量至关重要。收集等茶叶除杂的各个程序，北京小罐茶业有限公司副总裁徐海玉表示，定位各类杂质所在位置，以自动化、我们期待能与更多企业携手，同时自动化地完成从上茶、可以在生产线上识别算法模型之前不曾覆盖的新型杂质。保守估计，以标准化生产和稳定的品质赢得市场，而且效率更高。这条生产线会成为小罐茶黄山中央工厂的一部分，输送、
整个过程模拟了人工筛茶、帮助提高整合行业的标准化、
日前，认知视觉检测技术在工业制造在内的诸多领域拥有广阔的应用空间，将茶叶倒入暂存斗，初期将完成视觉识别杂质、基本通过人工来完成，
IBM依托自身的认知视觉检测为小罐茶设计了一套自动化除杂的生产线，工业化程度相对较低，