Equipamento de laboratório de AOI Rice Grain Quality Analyzer com serviço remoto da Após-venda

Fundo da inspeção

O analisador rápido do AI do arroz da elevada precisão tornou-se e produziu-se por nossa empresa pode ser usado em fábricas de tratamento do arroz, em armazenamento do arroz, em laboratórios, e em centros da inspeção da qualidade. Pode detectar e analisar as grões emergentes, grões emergentes heterogêneas, sementes da grama, grões gredosas, grões sem-fim-comidas, grões do gibberellin, grões quebradas, germes pretos, impurezas, etc., e gera relatórios estatísticos de vez em quando para melhorar o desempenho e a rastreabilidade da segurança de produto, e ao mesmo tempo pode guiar a melhoria da qualidade do arroz.

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.

Vantagens do equipamento:

Tecnologia chave:

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.

Características do sistema

• 1. 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

Nossas vantagens