Analisador da qualidade da grão do arroz da inspeção do AI com produto comestível 304 inoxidável

Detector visual do AI da qualidade do arroz

O detector visual do AI da qualidade do arroz tornou-se e produziu-se por nossa empresa pode substituir o trabalho manual e executar as horas 7*24 da inspeção da elevada precisão da qualidade do arroz. Detecte e analise as grões normais, grões germinadas, os botões heterogêneos, as sementes da grama, grões gredosas, grões inseto-comidas, grões do gibberella, grandes grões quebradas, grões quebradas pequenas, grões pretas do germe, impurezas, etc. do arroz, e relatórios estatísticos do formulário de vez em quando para melhorar a segurança de produto e a rastreabilidade. As peças do contato entre o equipamento e a amostra são feitas dos materiais da categoria médica, que são seguros e higiênicos, com projeto inteligente, operação simples e manutenção conveniente.

Tecnologia chave:

• Binarization automático: Use a rede neural profunda para segmentar o primeiro plano e o fundo da imagem, comparados com o método tradicional do binarization, o binarization automático pode ser aplicado a uma variedade de condições de iluminação, e tem as vantagens de uma borda mais lisa da elevação da segmentação do arroz, a rápida e a robusta.
• Algoritmo da segmentação do arroz da adesão: O método domínio-baseado conectado não pode segmentar o arroz da adesão. A rede neural profunda é usada para segmentar o arroz da adesão a nível do exemplo, que pode alcançar uma velocidade dos lOOOfps e pode processar o arroz da adesão no tempo real.

O diagrama do exemplo é como segue

• Algoritmo do reconhecimento das propriedades 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.

O detector combina métodos tradicionais da visão por computador e algoritmos da inteligência artificial para analisar o arroz. Primeiramente, os métodos visuais tradicionais são usados para segmentar as grões do arroz no quadro video, e os algoritmos da inteligência artificial são usados então para identificar os atributos das grões divididas do arroz e para julgar Whether lá seja erosão do inseto, germinação, molde 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, alinhe a parte dianteira e para trás do arroz um por um, e combine seus atributos respectivos para sintetizar os atributos de um arroz completo.

Vantagens do equipamento:

1. A precisão alta, detecção do AI da inteligência artificial, o erro é controlada dentro de 0,5%;

2. A eficiência elevada, 3 minutos para terminar o teste, um ajustado é equivalente a 3 trabalhadores;

3. Inteligente, tridimensional, fácil de operar, você pode usá-lo em 3 minutos;

4. Nano-visível, precisão total do reconhecimento da detecção 0.04mm da câmera da elevada precisão;

Tecnologia do details&key do equipamento

binarization 1.Automatic: Use a rede neural profunda para segmentar o primeiro plano e o fundo da imagem, comparados com o método tradicional do binarization, o binarization automático pode ser aplicado a uma variedade de condições de iluminação, e tem as vantagens de uma borda mais lisa da elevação da segmentação do arroz, a rápida e a robusta.

algoritmo da segmentação do arroz 2.Adhesion: O método domínio-baseado conectado não pode segmentar o arroz da adesão. A rede neural profunda é usada para segmentar o arroz da adesão a nível do exemplo, que pode alcançar uma velocidade de l000fps e pode processar o arroz da adesão no tempo real.

algoritmo do reconhecimento das propriedades 3.Rice: 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.

Características do equipamento

• Algoritmo do AI: estabilidade alta, adaptando-se ao distúrbio do ambiente e do fundo; as amostras diferentes do defeito podem automaticamente ser identificadas após a formação
• Dataization: O banco de dados independente, salvar amostras múltiplas, para analisar não-bons produtos, e retém a história
• Multi-orientação: ° 360 detalhado dentro e fora das amostras
• Elevada precisão: a precisão da detecção pode ser alta
• A modularização, pode flexivelmente aumentar ou diminuir a função de detecção de acordo com necessidades reais do cliente
• Fácil de operar: É fácil de operar e fácil manter
• Segurança: Fabricação do material da categoria médica, inteiramente complacente com ambiente de produção dos subministros médicos