Laboranalytische Reis-Nahrung, die Maschinen-Prüfung auf QC-Mitte überprüft

Produkt-Beschreibung

Es kann verwendet werden, um die Qualität des Reises in Lebensmittelverarbeitungsanlagen, Regierungskornspeicherlagern und den Kornqualitätsinspektionsmitten zu ermitteln. Die Ausrüstung setzt die späteste AI-Visionsentdeckungstechnologie ein und wird mit 3 hochauflösenden Kameras ausgerüstet, um die Attribute der vorderen und Rückseiten des Reises zu analysieren. Der Reis auf der Front und der Rückseite wird eins nach dem anderen registriert und kombiniert mit ihren jeweiligen Attributen, um die Attribute eines kompletten Reises zu synthetisieren; das tiefe neurale Netz wird benutzt, um den befestigten Reis auf dem Fallniveau zum Abkommen mit der Situation der Reisadhäsion leicht zu segmentieren; gleichzeitig ist die Wolkenplattform geöffnet und die Proben von verschiedenen Kunden können entfernt ausgebildet werden, um Kunde kundengebundenen Klassifikationsstandards zu entsprechen.

Inspektionsprinzip

Manuelle Probenahme, Inspektion, Aufnahme und Statistiken haben Nachteile wie langsame, niedrige Genauigkeit, hohe fehlende und falsche positive Rate und langfristige Ermüdung. Diese Maschine kann manuelle Arbeit ersetzen, kann Stunden 7*24 bearbeiten, die Qualität des Reises mit hoher Präzision ermitteln, Bruchreis, kreideartigen Reis, unvollständigen Reis und Feuchtigkeit im Reis in der Zeit ermitteln und findet, ob es Mehltau, Würmer, Verunreinigungen und andere Probleme gibt. Sie kann für tägliche Abnahmeprüfung vor und nach Reisproduktion verwendet werden.

Der Reisqualitätsdetektor kann an aufwärts und abwärts gerichtete Produktionsausrüstung entsprechend dem spezifischen Produktionsbedarf von Kunden auf Standort angeschlossen werden. Die Teile in Verbindung mit der Ausrüstung und die Proben werden von den Medizinischgradmaterialien gemacht. Er ist sicher und, mit intelligentem Entwurf, einfacher Operation und bequemer Wartung hygienisch.

Prüfungssystemanzeige:

Schlüsseltechnologie

Kombinieren Sie traditionelle Methoden der industriellen Bildverarbeitung und Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Reis zu analysieren. Zuerst wenden Sie traditionelle Visionsmethoden an, um die Reiskörner im Videorahmen zu segmentieren, und verwenden Sie dann Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um die Attribute der segmentierten Reiskörner zu identifizieren, um zu bestimmen, ob es Insekten, Motte, Keimung, Mehltau und andere Probleme gibt. Gleichzeitig wurden zwei hochauflösende Kameras benutzt, um die Front und zurück des Reises zu fotografieren, und die Eigenschaften der zwei Seiten wurden analysiert. Durch den Ausrichtungsalgorithmus werden die Front und zurück des Reises eins nach dem anderen registriert, und ihre jeweiligen Attribute werden kombiniert, um die Attribute eines kompletten Reiskornes zu erhalten.

1. Automatisches binarization: Benutzen Sie tiefes neurales Netz, um den Vordergrund und den Hintergrund des Bildes zu segmentieren. Verglichen mit der traditionellen binarization Methode, kann es an einer Vielzahl von Beleuchtungszuständen angewendet werden, und die Randsegmentation des Reises ist glattere, schnelle und robuste hohe Vorteile.

2. Klebender Reissegmentationsalgorithmus: Die Methode, die auf verbundenen Gebieten basiert, kann den treuen Reis nicht segmentieren. Das tiefe neurale Netz wird benutzt, um den treuen Reis auf einem Fallniveau zu segmentieren, das eine Geschwindigkeit von 1000fps erreichen kann und den treuen Reis in der Realzeit verarbeiten kann.

3. Reisattribut-Anerkennungsalgorithmus: nimmt ein leichtes neurales Netz an und integriert eine halb-überwachte Lernenmethode. Das Modell kann wiederholend optimiert werden, nur indem man eine kleine Menge Daten markiert. Es hat die Vorteile der hohen Genauigkeit, der schnellen Geschwindigkeit und der bequemen Entwicklung.