Sortierende Maschine KEYE Tobacco Leaf Automatic Visions für Qualitäts-Inspektion

Im gegenwärtigen Standard für mit Heißluft getrockneten Tabak, wird es in vier Klassen und 42 Niveaus unterteilt.

Die Visionstechnologie wird zum Auto erkennen und zählen eingesetzt. Deshalb wann den Tabakblattgrad-Klassifikationsstandard vorwählen Sie, der Klassifikationsstandard, basiert auf Auftritt und Eigenschaften als die Hauptidentifizierung wenn. Einer der Klassifikationsstandards beruht auf der Farbe von verschiedenen Teilen des Tabakblattes wie. Teilen Sie alle möglichen Tabakblattfarben in acht Kategorien unter. Teilen Sie die Reife von Tabakblättern in zwei Kategorien unter. In der Blattstruktur wird er in drei Kategorien entsprechend dem Grad von Lockerheit der Blattstruktur unterteilt. Entsprechend der unterschiedlichen wachsenden Umwelt des Tabakblattes, sind die öligen enthalten im Tabak leaft auch inkonsequent. Deshalb sind drei Standards für das Tabakblatt definiert worden, das auf dem Ölanteil in den Tabakblättern basiert. Schließlich wurden drei Kategorien entsprechend dem unterschiedlichen chromatischen von Tabakblättern geteilt.

Die Dichte der Anordnung für Tabakblattzellen, unterteilt in. Lose loser, etwas fest, fest.

Im Bild, das Stadium nimmt, um hochwertige Bilder zu erhalten, ist die hochauflösende Darstellungsausrüstung der linearen Reihe installiert, um Bilder zu erhalten. Dann durch Bildaufbereitungstätigkeiten, kann die Schärfe des Bildes erhöht werden, die möglichen Geräusche im Bild kann verringert werden, die Leistungsfähigkeit und Genauigkeit der Maschinenanerkennung kann im späten Zeitpunkt verbessert werden. Entfernen Sie die Bildinformationen, die zur Anerkennung im Bild, wie der Tabakblatt-Platzierungstabelle, irrelevant sind und erhöhen Sie die Wirksamkeit der Informationen. Auch es kann das Bild vereinfachen und die Zeit und die Kosten der neueren Lernfähigkeit einer Maschine verringern.

Wenn man den Auftritt von Tabakblättern identifiziert, können mehrfache Stücke von informationsbezogenem zur Klassifikation und das Ordnen von einem Referenzbild extrahiert werden. Verschiedene Gradstandards werden von den verschiedenen Maßen abgegrenzt. Deshalb ist es notwendig, die Informationen im Referenzbild zu erhalten, das dem Klassifikationsstandard entspricht. Dieser Prozess ist auch ein wichtiger Prozess der Lernfähigkeit einer Maschine. Durch diesen Prozess bringt die Maschine das Bild mit dem Klassifikationsstandard zusammen und bildet eine Datenbank.

Bei den Bestimmungsund ordnenden Tabakblättern ist die flockige Anerkennung von Tabakblättern das erste erforderliche. Bei flockiger Anerkennung wird die Methode der flockigen Analyse der Gruppe, durch diese Methode angewendet, kann die Analyse von den unsicheren Blättern angemessener machen und einige Bilder in der gleichen Gruppe zu machen gehören Sie der gleichen Kategorie, um eine genauere Anerkennung zu geben. Nach der flockigen Anerkennung können Sie zu zur Anerkennung und zum ordnenden Prozess.

Die gesammelten Bilder werden vereinfacht und das effektive informationsbezogene zu den Klassifikationstätigkeiten wird nach automatischer Bildsammlung extrahiert. Als Maschine trägt die Klassifikationsverarbeitung ein. Das System vergleicht die Bildinformationen, die mit den ordnenden Standards extrahierten, als Verteilung das Anerkennungsziel in das unterschiedliche Ordnen, entsprechend der Klassifikation standards.and übermitteln das Klassifikationsergebnis dem Benutzercomputer schließlich.