sistema de inspección Insecto-comido del defecto del analizador de la calidad del grano del arroz del AI

Principio de Inpection

El analizador de la calidad del arroz del laboratorio se convirtió y produjo por nuestra compañía puede substituir el trabajo manual y puede trabajar las horas 7*24. Puede detectar la calidad del arroz con la alta precisión. Detecte y analice los granos, los granos gusano-comidos, los granos de la giberelina, los granos dañados, los gérmenes negros, las impurezas, el etc., y los informes estadísticos de la forma de vez en cuando para mejorar seguridad del producto y rastreabilidad. Las partes en contacto entre el equipo y la muestra se hacen de los materiales del médico-grado, que son seguros e higiénicos, con diseño inteligente, la operación simple y el mantenimiento conveniente.

Tecnología clave

1. Binarization automático: Red neuronal profunda del uso para dividir el primero plano y el fondo en segmentos de la imagen. Comparado con el método tradicional del binarization, puede ser aplicada a una variedad de condiciones de iluminación, y la segmentación del borde del arroz es altas ventajas más lisas, rápidas y robustas.

2. Algoritmo adhesivo de la segmentación del arroz: El método basado en ámbitos conectados no puede dividir el arroz en segmentos adherido. La red neuronal profunda se utiliza para dividir el arroz en segmentos adherido en un nivel del caso, que puede alcanzar una velocidad de 1000fps y puede procesar el arroz adherido en tiempo real.

3. Algoritmo del reconocimiento de la cualidad del arroz: adopta una red neuronal ligera e integra un método de aprendizaje semi-supervisado. El modelo puede ser optimizado iterativo solamente marcando una pequeña cantidad de datos. Tiene las ventajas de la alta exactitud, de la velocidad rápida, y del despliegue conveniente.

Detalles de la inspección

El analizador combina métodos tradicionales de la visión por ordenador y algoritmos de la inteligencia artificial para analizar el arroz. Primero, los métodos visuales tradicionales se utilizan para dividir los granos del arroz en segmentos en el marco video, y entonces los algoritmos de la inteligencia artificial se utilizan para identificar las cualidades de los granos divididos en segmentos del arroz y juzgar a Whether allí insecto-se comen, brote, moho y otros problemas. Al mismo tiempo, dos cámaras de alta resolución fueron utilizadas para fotografiar el frente y detrás del arroz, y las propiedades de los dos lados eran analizadas. Con el algoritmo del registro, el frente y detrás del arroz se registra uno por uno, y sus cualidades respectivas se combinan para obtener las cualidades de un grano completo del arroz.

servicio de la Después-venta

La compañía tiene un equipo completo del servicio técnico y un mecanismo de respuesta rápido, y tiene los especialistas del servicio dedicado para cada cliente, que puede recibir informes técnicos de la consulta y de la falta de clientes en cualquier momento. Y para asegurar respuesta rápida a las emergencias del cliente, para asegurarse de que los clientes reciben servicio satisfactorio.

Durante el epidémico o debido a las razones especiales, cuando los ingenieros de las después-ventas no pueden alcanzar el sitio, el centro de servicio puede ajustar remotamente el equipo del cliente para que haya localizar averías y la consulta técnica.