Comida analítica del arroz del laboratorio que comprueba la prueba de máquinas para saber si hay centro del control de calidad

Descripción de producto

Puede ser utilizado para detectar la calidad del arroz en plantas de tratamiento de la comida, almacenes de almacenamiento del grano del gobierno y centros de la inspección de la calidad del grano. 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. El arroz en el frente y la parte posterior se registra uno por uno, y se combina con sus cualidades respectivas para sintetizar las cualidades de un arroz completo; la red neuronal profunda se utiliza para dividir el arroz en segmentos atado en el trato del nivel del caso fácilmente con la situación de la adherencia del arroz; al mismo tiempo, se abre la plataforma de la nube y las muestras de diversos clientes se pueden entrenar remotamente para cumplir estándares modificados para requisitos particulares cliente de la clasificación.

Principio de la inspección

El muestreo, la inspección, la grabación, y las estadísticas manuales tienen desventajas tales como exactitud despacio, baja, altas tarifas faltada y del falso positivo, y cansancio a largo plazo. Esta máquina puede substituir el trabajo manual, puede trabajar las horas 7*24, detectar la calidad del arroz con la alta precisión, detectar el arroz quebrado, el arroz cretáceo, el arroz imperfecto, y la humedad en el arroz 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 del arroz.

El detector 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. Es seguro e higiénico, con diseño inteligente, la operación simple y el mantenimiento conveniente.

Exhibición del sistema de prueba:

Tecnología clave

Combine los métodos tradicionales de la visión por ordenador y los algoritmos de la inteligencia artificial para analizar el arroz. Primero, utilice los métodos tradicionales de la visión para dividir los granos del arroz en segmentos en el marco video, y después utilice los algoritmos de la inteligencia artificial para identificar las cualidades de los granos divididos en segmentos del arroz para determinar si hay insectos, polilla, 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.

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.