Ποιοτική συσκευή ανάλυσης σιταριού ρυζιού επιθεώρησης AI με τον ανοξείδωτο βαθμό τροφίμων 304

Οπτικός ανιχνευτής ποιοτικού AI ρυζιού

Ο οπτικός ανιχνευτής ποιοτικού AI ρυζιού που αναπτύσσεται και που παράγεται από την επιχείρησή μας μπορεί να αντικαταστήσει τη χειρωνακτική εργασία και να εκτελέσει τις ώρες 7*24 της μεγάλης ακρίβειας επιθεώρησης της ποιότητας ρυζιού. Ανιχνεύστε και αναλύστε τα κανονικά σιτάρια, τα βλαστημένα σιτάρια, τους ετερογενείς οφθαλμούς, τους σπόρους χλόης, τα κρητιδικά σιτάρια, φαγωμένα τα έντομο-?αγωμένα σιτάρια, τα σιτάρια gibberella, τα μεγάλα σπασμένα σιτάρια, τα μικρά σπασμένα σιτάρια, τα μαύρα σιτάρια μικροβίων, τις ακαθαρσίες, κ.λπ. του ρυζιού, και διαμορφώστε τις στατιστικές εκθέσεις για να βελτιώσετε από καιρού εις καιρόν την ασφάλεια και την ανιχνευσιμότητα προϊόντων. Τα μέρη επαφών μεταξύ του εξοπλισμού και του δείγματος αποτελούνται από τα υλικά ιατρικού βαθμού, τα οποία είναι ασφαλή και υγιεινά, με το ευφυές σχέδιο, απλή λειτουργία και κατάλληλη συντήρηση.

Βασική τεχνολογία:

• Αυτόματο binarization: Το βαθύ νευρικό δίκτυο χρήσης για να τέμνει το πρώτο πλάνο και το υπόβαθρο της εικόνας, έναντι της παραδοσιακής μεθόδου binarization, αυτόματο binarization μπορεί να εφαρμοστεί σε ποικίλους όρους φωτισμού, και να έχει τα πλεονεκτήματα της ομαλότερης άκρης της κατάτμησης ρυζιού, γρήγορα και γερού του υψηλού.
• Αλγόριθμος κατάτμησης ρυζιού προσκόλλησης: Η συνδεδεμένη περιοχή-βασισμένη μέθοδος δεν μπορεί να τέμνει το ρύζι προσκόλλησης. Το βαθύ νευρικό δίκτυο χρησιμοποιείται για να τέμνει το ρύζι προσκόλλησης σε επίπεδο περίπτωσης, το οποίο μπορεί να φθάσει σε μια ταχύτητα των lOOOfps και μπορεί να επεξεργαστεί το ρύζι προσκόλλησης σε πραγματικό - χρόνος.

Το διάγραμμα παραδείγματος είναι το ακόλουθο

• Αλγόριθμος αναγνώρισης ιδιοτήτων ρυζιού: Υιοθετεί ένα ελαφρύ νευρικό δίκτυο και ενσωματώνει μια ημι-εποπτευμένη μέθοδο εκμάθησης. Το πρότυπο μπορεί να βελτιστοποιηθεί iteratively μόνο με το χαρακτηρισμό ενός στοιχείου μικρού ποσού. Έχει τα πλεονεκτήματα της υψηλής ακρίβειας, της γρήγορης ταχύτητας, και της κατάλληλης επέκτασης.

Ο ανιχνευτής συνδυάζει τις παραδοσιακές μεθόδους μηχανικής όρασης και τους αλγορίθμους τεχνητής νοημοσύνης για να αναλύσει το ρύζι. Κατ' αρχάς, οι παραδοσιακές οπτικές μέθοδοι χρησιμοποιούνται οι αλγόριθμοι για να τέμνουν τα σιτάρια ρυζιού στο τηλεοπτικό πλαίσιο, και έπειτα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιούνται για να προσδιορίσουν τις ιδιότητες των διαιρεμένων σιταριών και του δικαστή ρυζιού εάν υπάρχει διάβρωση εντόμων, βλάστηση, φόρμα και άλλα προβλήματα. Συγχρόνως, δύο υψηλής ευκρίνειας κάμερες χρησιμοποιήθηκαν για να φωτογραφίσουν το μέτωπο και το πίσω μέρος του ρυζιού, και οι ιδιότητες των δύο πλευρών αναλύθηκαν. Μέσω του αλγορίθμου, ευθυγραμμίστε το μέτωπο και το πίσω μέρος του ρυζιού ένα προς ένα, και συνδυάστε τις αντίστοιχες ιδιότητές τους για να συνθέσετε τις ιδιότητες ενός πλήρους ρυζιού.

Πλεονεκτήματα εξοπλισμού:

1. Η υψηλή ακρίβεια, ανίχνευση AI τεχνητής νοημοσύνης, το λάθος ελέγχεται μέσα σε 0,5%

2. Η υψηλή αποδοτικότητα, 3 λεπτά για να ολοκληρώσει τη δοκιμή, ένα σύνολο είναι ισοδύναμη με 3 εργαζομένους

3. Ευφυείς, τρισδιάστατος, εύκολος να λειτουργήσετε, μπορείτε να το χρησιμοποιήσετε σε 3 λεπτά

4. Νανο-ορατή, μεγάλης ακρίβειας ολική ανίχνευση 0.04mm καμερών ακρίβεια αναγνώρισης

Τεχνολογία details&key εξοπλισμού

binarization 1.Automatic: Το βαθύ νευρικό δίκτυο χρήσης για να τέμνει το πρώτο πλάνο και το υπόβαθρο της εικόνας, έναντι της παραδοσιακής μεθόδου binarization, αυτόματο binarization μπορεί να εφαρμοστεί σε ποικίλους όρους φωτισμού, και να έχει τα πλεονεκτήματα της ομαλότερης άκρης της κατάτμησης ρυζιού, γρήγορα και γερού του υψηλού.

2.Adhesion αλγόριθμος κατάτμησης ρυζιού: Η συνδεδεμένη περιοχή-βασισμένη μέθοδος δεν μπορεί να τέμνει το ρύζι προσκόλλησης. Το βαθύ νευρικό δίκτυο χρησιμοποιείται για να τέμνει το ρύζι προσκόλλησης σε επίπεδο περίπτωσης, το οποίο μπορεί να φθάσει σε μια ταχύτητα l000fps και μπορεί να επεξεργαστεί το ρύζι προσκόλλησης σε πραγματικό - χρόνος.

3.Rice αλγόριθμος αναγνώρισης ιδιοτήτων: Υιοθετεί ένα ελαφρύ νευρικό δίκτυο και ενσωματώνει μια ημι-εποπτευμένη μέθοδο εκμάθησης. Το πρότυπο μπορεί να βελτιστοποιηθεί iteratively μόνο με το χαρακτηρισμό ενός στοιχείου μικρού ποσού. Έχει τα πλεονεκτήματα της υψηλής ακρίβειας, της γρήγορης ταχύτητας, και της κατάλληλης επέκτασης.

Χαρακτηριστικά γνωρίσματα του εξοπλισμού

• Αλγόριθμος AI: υψηλή σταθερότητα, προσαρμομένος στη διαταραχή περιβάλλοντος και υποβάθρου τα διαφορετικά δείγματα ατέλειας μπορούν να προσδιοριστούν αυτόματα μετά από να εκπαιδεύσουν
• Dataization: Η ανεξάρτητη βάση δεδομένων, εκτός από τα πολλαπλάσια δείγματα, αναλύει τα μη-καλά προϊόντα, και διατηρεί την ιστορία
• Πολυ-προσανατολισμός: 360 ° περιεκτικά μέσα και έξω από στα δείγματα
• Υψηλή ακρίβεια: η ακρίβεια ανίχνευσης μπορεί να είναι υψηλή
• Η ρύθμιση, μπορεί ελαστικά να αυξήσει ή να μειώσει τη λειτουργία ανίχνευσης σύμφωνα με τις πραγματικές ανάγκες πελατών
• Εύκολος να λειτουργήσει: Είναι εύκολο να λειτουργήσει και εύκολο να διατηρήσει
• Ασφάλεια: Υλική κατασκευή ιατρικού βαθμού, πλήρως υποχωρητική με το περιβάλλον παραγωγής ιατρικών εφοδίων