Nourriture analytique de riz de laboratoire examinant des essais sur ordinateur pour assurer le centre de QC

Description de produit

Il peut être employé pour détecter la qualité du riz aux usines de traitement des denrées alimentaires des produits alimentaires, aux entrepôts de stockage de grain de gouvernement et aux centres d'inspection de qualité de grain. L'équipement emploie la dernière technologie de détection de vision d'AI et est équipé de 3 caméras à haute résolution pour analyser les attributs des arrières avant et du riz. Le riz sur l'avant et le dos est enregistré un, et combiné avec leurs attributs respectifs pour synthétiser les attributs d'un riz complet ; le réseau neurologique profond est employé pour segmenter le riz joint au niveau d'exemple facilement à l'affaire avec la situation de l'adhérence de riz ; en même temps, la plate-forme de nuage est ouverte et les groupes de différents clients peuvent être à distance formés pour répondre à des normes adaptées aux besoins du client par client de classification.

Principe d'inspection

L'échantillonnage, l'inspection, l'enregistrement, et les statistiques manuels ont des inconvénients tels que l'exactitude à basse vitesse et basse, les taux élevés manqué et de faux positif, et la fatigue à long terme. Cette machine peut remplacer le travail manuel, peut travailler les heures 7*24, détecter la qualité du riz avec la haute précision, détecter le riz cassé, le riz crayeux, le riz imparfait, et l'humidité dans le riz à temps, et trouve s'il y a rouille, vers, impuretés et d'autres problèmes. Elle peut être employée pour l'inspection d'échantillonnage quotidienne avant et après la production de riz.

Le détecteur de qualité de riz peut être relié en amont et en aval à l'équipement de production selon les besoins spécifiques de production des clients sur le site. Les parties en contact avec l'équipement et des échantillons sont faits de matériaux de médical-catégorie. Elle est sûre et hygiénique, avec la conception intelligente, l'opération simple et l'entretien commode.

Affichage de système d'essai :

Technologie clé

Combinez les méthodes traditionnelles de vision par ordinateur et les algorithmes d'intelligence artificielle pour analyser le riz. D'abord, employez les méthodes traditionnelles de vision pour segmenter les grains de riz dans l'image vidéo, et puis employez les algorithmes d'intelligence artificielle pour identifier les attributs des grains segmentés de riz pour déterminer s'il y a les insectes, la mite, germination, la rouille et d'autres problèmes. En même temps, deux caméras à haute résolution ont été utilisées pour photographier l'avant et de retour du riz, et les propriétés des deux côtés ont été analysées. Par l'algorithme d'enregistrement, l'avant et de retour du riz sont enregistrés un, et leurs attributs respectifs sont combinés pour obtenir les attributs d'un grain complet de riz.

1. Binarization automatique : Employez le réseau neurologique profond pour segmenter le premier plan et le fond de l'image. Comparé à la méthode traditionnelle de binarization, elle peut être appliquée à un grand choix d'états d'allumage, et la segmentation de bord du riz est des avantages élevés plus doux, rapides et robustes.

2. Algorithme adhésif de segmentation de riz : La méthode basée sur des domaines reliés ne peut pas segmenter le riz adhéré. Le réseau neurologique profond est employé pour segmenter le riz adhéré à un niveau d'exemple, qui peut atteindre une vitesse de 1000fps et peut transformer le riz adhéré en temps réel.

3. Algorithme de reconnaissance d'attribut de riz : adopte un réseau neurologique léger et intègre une méthode de étude semi-dirigée. Le modèle peut être itérativement optimisé seulement en marquant un peu de données. Il a les avantages de la vitesse de grande précision et rapide, et du déploiement commode.