Analisador novo da qualidade da grão do arroz da circunstância para o instrumento diagnóstico do defeito

Fundo de Inpection

O instrumento diagnóstico visual do AI da qualidade do arroz desenvolvido e produzido por nossa empresa é conectado com o arroz que processa a linha de produção, com o arroz que levanta e que transporta os encanamentos, e o arroz é extraído regularmente dos encanamentos de transtorte para a análise da qualidade. 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.

O instrumento diagnóstico visual do AI da qualidade do arroz 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.

Princípio da detecção

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.

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.

Vantagens do algoritmo do AI

•  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

Processo fazendo à máquina