為了降低農產品進出口時，因被檢驗出相關病蟲害而造成的經濟損失，透過深度學習技術，達到即時害蟲辨識影像，搭配輸送帶和攝影機的結合，建構自動介殼蟲檢疫系統，提升農產品檢驗病蟲害的能力，降低農產品出口後，因為被檢驗出相關病蟲害而造成的經濟損失。據統計，全球農作物因蟲害造成產量減少了50%以上，裸眼觀察是傳統上最常用來偵測農作物蟲害的方法，但裸眼觀察對於有害生物的正確鑑定難免有錯誤發生，因此改使用我們所開發的系統使採用深度卷積神經網路，辨識結果可以高達95%以上，可以使出口時的自動檢疫，節省大量人力以及減少出口後被退回的損失。農產品運送到輸入國後，經抽查一旦不符合相關規定，整批農產品將予以銷毀或退運，為有效減少上述損失的發生，本計劃研發了害蟲辨識的機器，可有效捕捉肉眼難已注意到的微小害蟲，降低因人工檢查所造成的疏漏。未來也可以應用於不同害蟲類別的辨識，可以協助提升農產品生產品質。