匯流新聞網記者李盛雯、胡照鑫、許傳明、林晨／台北報導
因為指導教授得知屏東縣枋山鄉面臨芒果產業鏈的問題，幾名清大電機系所的學生知道後，決定運用所學，深入產地了解狀況，設計出一套系統協助農民增加芒果採收後的效率，以科技輔助提升屏東芒果的競爭力，同時解決農村普遍人力不足的現況，進而奠定在外銷國際舞台上的台灣「愛文芒果」品牌價值。
入選聯發科技「智在家鄉-數位社會創新競賽」決賽十強的Tech-ManGo團隊，設計出自動篩果系統，建立芒果影像分類辨識資料庫，透過人工智慧發展出在集貨場及包裝廠的芒果評分機制，訓練影像辨識系統進行芒果分級，只要芒果經過輸送帶上的相機，就能自動篩果分級歸類，準確率達93%。
屏東是芒果重要產地，雖外銷實力強勁，但如何透過產銷升級擴大外銷市場機會，正是當前的最大挑戰！許多優質芒果因為篩選效率低落，影響外銷市場擴展。Tech-ManGo團隊指出，目前芒果的優劣辨識完全仰賴人工，第一道關卡由集貨場員工以肉眼辨識好壞，卻因為挑選工人是以選出優質芒果數量計算工錢，造成過濾之後的芒果可能有很大比例屬於劣質品。
「對農民來說，自動化篩果可以大幅降低集貨場人工篩果影響，縮短採收到出貨的時程，大幅降低人力支出，讓更多高品質芒果能夠被挑選出來」，團隊成員說道。
承接集貨場分類芒果的包裝廠，因為篩選品質參差不齊，必須建構第二道篩選機制剔除劣質品，才能完整分類上市販售。Tech-ManGo團隊說，前往屏東與果菜運銷社，發現整個採收後處理過程需要耗費大量人力成本進行重複作業，運送、篩選過程還可能造成芒果受損影響等級，延誤出貨時間，都對農民收益影響甚大。
Tech-ManGo希望進一步建立完整的數位芒果履歷，從大數據為起點，串連物聯網技術，讓芒果從種植到消費者手中，都有清楚透明紀錄，降低化學藥劑使用，形成品牌價值，創造屏東枋山鄉愛文芒果的全新精品魅力。
電機工程背景的Tech-ManGo團隊認為，芒果篩選其實透過影線辨識技術就能改善，導入自動化設備讓系統變得更有效率，藉此讓已經廣受喜愛的愛文芒果提升價值。研究後更發現同樣概念可以導入其他蔬果農產，像是鳳梨、釋迦等，以同樣的演算法優化整個篩選過程，應用範圍相當廣泛。
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