Anhui Keye Information y tecnología Co., Ltd.
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| Lugar de origen: | China |
| Nombre de la marca: | KEYE |
| Certificación: | No |
| Número de modelo: | KVIS-GR |
| Cantidad de orden mínima: | 1 SISTEMA |
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| Precio: | Negotiable |
| Detalles de empaquetado: | madera Fumigación-libre |
| Tiempo de entrega: | 4 a 6 semanas |
| Condiciones de pago: | L/C, T/T |
| Capacidad de la fuente: | 1 fijado por 4 semanas |
| Tarifa falsa: | 0,5% | Tipo de producto: | Material a granel |
|---|---|---|---|
| Estructura: | SS 304 | Peso: | 110KG |
| Tamaño: | los 80x60x60cm | Servicio post-venta: | Servicio en línea |
| Uso: | Depósito del laboratorio, del grano, etc. | Fuente de luz: | LED |
| Número de cámaras: | 2 sistemas | Embalaje: | Paquete de madera |
| Alta luz: | Avi Rice Testing Machine,Máquina de prueba inoxidable del arroz 304,Sistema de la visión por ordenador del arroz para la inspección automática |
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Situación reciente
La inspección de la calidad del arroz pegajoso es un nodo importante del negocio para las empresas del proceso del grano y del almacenamiento del grano. La exactitud de los resultados de la inspección se relaciona directamente con los intereses económicos y la reputación de la empresa. Actualmente, los granos mohosos e imperfectos en la inspección de la calidad del arroz pegajoso son todos examinado, registrado y contado manualmente basado en sentidos artificiales por los personales. La velocidad de la existencia es lenta, la tarifa de exactitud es baja, la tarifa faltada de la detección y la tarifa falsa de la detección son cansancio alto, y a largo plazo del trabajo. Al mismo tiempo, hay mucha incertidumbre, y hay riesgos tales como colusión entre personales. La eficacia de la inspección de la calidad es también difícil cumplir los requisitos de operaciones automatizadas. Necesita ser solucionada en un más elegante y más modo eficaz.
Descripción de producto
El equipo utiliza la última tecnología de la detección de la visión del AI y se equipa de 3 cámaras de alta resolución para analizar las cualidades de los lados delanteros y traseros del arroz pegajoso. Con el algoritmo del registro, los lados delanteros y traseros del arroz pegajoso se registran uno por uno, y sus cualidades respectivas se combinan para obtener una síntesis. Las propiedades de un pedazo entero de arroz pegajoso; red neuronal profunda del uso para dividir el arroz en segmentos pegajoso pegajoso en el nivel del caso fácilmente al trato con la situación que se pega del arroz pegajoso; al mismo tiempo, abra la plataforma de la nube para entrenar remotamente a las muestras de diversos clientes para cumplir estándares modificados para requisitos particulares cliente de la clasificación.
Esta máquina substituye el trabajo manual, puede trabajar las horas 7*24, detectar la calidad del arroz pegajoso con la alta precisión, detectar el arroz quebrado, granos cretáceos, granos imperfectos, y la humedad en el arroz pegajoso a tiempo, y encuentra si hay moho, gusanos, impurezas y otros problemas. Puede ser utilizada para la inspección por muestreo diaria antes y después de la producción pegajosa del arroz.
El detector pegajoso de la calidad del arroz se puede conectar con el equipo de producción por aguas arriba y rio abajo según las necesidades específicas de la producción de clientes en sitio. Las partes en contacto con el equipo y las muestras se hacen de los materiales del médico-grado, que son seguros e higiénicos, inteligentes en el diseño, simples actuar, y conveniente mantener.
| Model.No | KVS-GR | Examine la velocidad | 900-1200/min |
| Tamaño | 800*600*600m m | Peso | 110kg |
| Voltaje | el 220V±10%, 50Hz | Actual | 500-1000W |
| Temperatura ambiente | 10~30℃ | Humedad del ambiente | Pariente el temperature≤85% |
Tecnología de base
binarization 1.Automatic: red neuronal profunda del uso para dividir el primero plano y el fondo en segmentos de la imagen, suavemente segmento el borde del grano, y para localizar exactamente el grano que se analizará.
algoritmo material de la segmentación 2.Adhesion: la red neuronal profunda divide los granos en segmentos de adhesión para formar la independiente y los granos completos, se analizan y se clasifican que.
reconocimiento 3.Multi-attribute: Adopta una red neuronal ligera e integra un método de aprendizaje multiatributo semi-supervisado. El usuario puede etiquetar una pequeña cantidad de muestras del grano que se analizará, y entonces el modelo de datos se puede poner al día para realizar el análisis rápido y de alta precisión del grano.
Adavantages del equipo
Persona de Contacto: Ms. Amy Zheng
Teléfono: +86 17355154206/+86 186 5518 0887
