価格 | Negotiable |
MOQ | 1 SET |
納期 | 4 to 6 weeks |
ブランド | KEYE |
原産地 | 中国 |
Certification | No |
型式番号 | KVIS-AR |
包装の細部 | 燻蒸なしの木 |
支払の言葉 | L/C、T/T |
供給の能力 | 1 4週あたりにセット1 |
Brand Name | KEYE | 型式番号 | KVIS-AR |
Certification | No | 原産地 | 中国 |
最低順序量 | 1セット | Price | Negotiable |
支払の言葉 | L/C、T/T | 受渡し時間 | 4から6週 |
包装の細部 | 燻蒸なしの木 | 供給の能力 | 1 4週あたりにセット1 |
名前 | 工場QCの穀物の検光子装置 | 保証 | 1年 |
サイズ | 80*60*60cm | 素材 | ステンレス304食品グレード |
テスト レポート | 提供される | Ketの技術 | AIのアルゴリズム |
特徴 | 作動すること容易 | 販売後 | リモートサービス |
OEM | はい | パッキング | 木 |
点検主義
私達の会社が開発し、作り出す高精度の米の欠陥の検光子は米の製造プラント、米の貯蔵、実験室および質の点検中心で使用することができる。それは発生の穀物、異質発生の穀物、草の種、chalky穀物、worm-eaten穀物、ギベレリンの穀物、壊れた穀物、黒い細菌、不純物、等を検出し、分析でき製品安全の性能およびトレーサビリティを改善するために統計的なレポートを時々発生させ同時に米の質の改善を導くことができる。
米を分析するために従来のマシン ビジョン方法および人工知能のアルゴリズムを結合しなさい。最初に、ビデオ フレームの米の穀物を区分するのに従来の視野方法を使用し次に区分された米の穀物の属性を昆虫があるかどうか定めるために識別するのに人工知能のアルゴリズムを使用しなさい。ガ、発生、べと病および他の問題。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
システムconfigurations&features
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。 |
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。
装置がカスタマ・サイトで着いた後、アフターセールス エンジニアは装置のインストール、依託、および操作の訓練を遂行する時間に着く。全機械の製品品質はたどることができ、質の保証期間は受諾の日付からの1年ある。保証期間の間の人間でない欠陥の場合に、アフターセールス エンジニアは場所ですぐに着くか、または自由な維持に遠隔指導を提供する。