Alimento analítico do arroz do laboratório que verifica testes de máquina para ver se há o centro de QC

Descrição do produto

Pode ser usado para detectar a qualidade do arroz em fábricas de tratamento do alimento, em armazéns de armazenamento da grão do governo e em centros da inspeção da qualidade da grão. O equipamento usa a tecnologia a mais atrasada da detecção da visão do AI e é equipado com as 3 câmeras de alta resolução para analisar os atributos da parte dianteira e dos versos do arroz. O arroz na parte dianteira e na parte traseira é registrado um por um, e combinado com seus atributos respectivos para sintetizar os atributos de um arroz completo; a rede neural profunda é usada para segmentar facilmente o arroz unido a nível do exemplo ao negócio com a situação da adesão do arroz; ao mesmo tempo, a plataforma da nuvem é aberta e as amostras de clientes diferentes podem remotamente ser treinadas para encontrar padrões personalizados cliente da classificação.

Princípio da inspeção

A amostra, a inspeção, a gravação, e as estatísticas manuais têm desvantagens tais como a velocidade lenta, baixa precisão, taxas altas faltada e do falso positivo, e fadiga a longo prazo. Esta máquina pode substituir o trabalho manual, pode trabalhar as horas 7*24, detectar a qualidade do arroz com elevada precisão, detectar arroz quebrado, o arroz gredoso, o arroz imperfeito, e a umidade no arroz a tempo, e encontra se há oídio, sem-fins, impurezas e outros problemas. Pode ser usada para a inspeção de preparação de amostras diária antes e depois da produção do arroz.

O detector da qualidade do arroz pode ser conectado ao equipamento de produção ascendente e a jusante de acordo com as necessidades específicas da produção de clientes no local. As partes em contato com o equipamento e as amostras são feitas de materiais da médico-categoria. É segura e higiênica, com projeto inteligente, operação simples e manutenção conveniente.

Exposição do sistema de testes:

Tecnologia chave

Combine métodos tradicionais da visão por computador e algoritmos da inteligência artificial para analisar o arroz. Primeiramente, use métodos tradicionais da visão para segmentar as grões do arroz no quadro video, e use então algoritmos da inteligência artificial para identificar os atributos das grões segmentadas do arroz para determinar se há insetos, traça, brotar, oídio e outros problemas. Ao mesmo tempo, duas câmeras de alta resolução foram usadas para fotografar a parte dianteira e para trás do arroz, e as propriedades dos dois lados foram analisadas. Com o algoritmo do registro, a parte dianteira e do arroz é registrada para trás um por um, e seus atributos respectivos são combinados para obter os atributos de uma grão completa do arroz.

1. Binarization automático: Use a rede neural profunda para segmentar o primeiro plano e o fundo da imagem. Comparado com o método tradicional do binarization, pode ser aplicada a uma variedade de condições de iluminação, e a segmentação da borda do arroz é umas vantagens altas mais lisas, rápidas e robustas.

2. Algoritmo esparadrapo da segmentação do arroz: O método baseado em domínios conectados não pode segmentar o arroz aderido. A rede neural profunda é usada para segmentar o arroz aderido a nível do exemplo, que pode alcançar uma velocidade de 1000fps e pode processar o arroz aderido no tempo real.

3. Algoritmo do reconhecimento do atributo do arroz: adota uma rede neural de pouco peso e integra um método de aprendizagem semi-supervisionado. O modelo pode iterativamente ser aperfeiçoado somente marcando uma pequena quantidade de dados. Tem as vantagens da precisão alta, da velocidade rápida, e do desenvolvimento conveniente.