昆虫食べられたAIの米の穀物の質の検光子の欠陥の検査システム

Inpectionの主義

実験室の米の質の検光子は私達の会社によって手動仕事を取り替え、7*24時間を働かせることができる成長し、作り出した。それは高精度の米の質を検出できる。穀物、worm-eaten穀物、ギベレリンの穀物、傷つけられた穀物、黒い細菌、不純物、等および形態の統計的なレポートを時々検出し、製品安全およびトレーサビリティを改善するために分析しなさい。装置とサンプル間の接触の部分は理性的な設計、簡単な操作および便利な維持と安全、衛生学、である医学等級材料から成っている。

主要な技術

1. 自動binarization:イメージの前景そして背景を区分するのに深いニューラル・ネットワークを使用しなさい。従来のbinarization方法と比較されて、それはいろいろ光条件に適用することができ米の端の細分化はより滑らかで、速く強く高い利点である。

2. 付着力の米の細分化のアルゴリズム:接続された範囲に基づく方法は付着させた米を区分できない。深いニューラル・ネットワークが1000fpsの速度に達し、リアルタイムの付着させた米を処理できる例のレベルで付着させた米を区分するのに使用されている。

3. 米の属性の認識のアルゴリズム:軽量のニューラル・ネットワークを採用し、半指示された学習方法を統合する。モデルはわずかデータに印を付けることによってだけ繰り返してことができる最大限に活用する。それに高精度な、最高速度および便利な配置の利点がある。

点検細部

検光子は従来のマシン ビジョン方法および米を分析するために人工知能のアルゴリズムを結合する。最初に、従来の視覚的方法がビデオ フレームの米の穀物を区分するのに使用され区分された米の穀物識別し、そこに昆虫食べられるかどうか判断するのにそれから人工知能のアルゴリズムが、発生、べと病および他の問題の属性を使用されている。同時に、2台の高解像のカメラが米の前部を撮影するのに使用され、双方の特性は分析された。登録アルゴリズムによって、米の前部は一つずつ登録され、完全な米の穀物の属性を得るためにそれぞれの属性は結合される。

売り上げ後のサービス

会社は完全な技術援助のチームおよび急速な反応機構があり、顧客から技術的な相談および欠陥のレポートをいつでも受け取ることができる各顧客のための専用サービスの専門家がある。そして顧客の緊急事態への急速な応答を顧客が満足なサービスを受け取ることを確認するために保障するため。

特別な理由が伝染性の間にかアフターセールス エンジニアが場所に達してないとき原因で、サービス センターは修理および技術的な相談ができるように遠隔に顧客装置を調節できる。