ステンレス製の304食品等級が付いているAIの点検米の穀物の質の検光子

米の質AIの視覚探知器

米の質AIの視覚探知器は私達の会社によって肉体労働を取り替え、米の質の高精度の点検の7*24時間を行うことができる成長し、作り出した。米の正常な穀物、発芽させた穀物、異質芽、草の種、chalky穀物、昆虫食べられた穀物、gibberellaの穀物、大きい壊れた穀物、小さい壊れた穀物、黒い細菌の穀物、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品は理性的な設計、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:

• 自動binarization:従来のbinarization方法と比較されるイメージの前景そして背景を区分するのに使用しなさい深いニューラル・ネットワークを自動binarizationはいろいろ光条件に適用することができ米の細分化、速くおよび強い最高のより滑らかな端の利点がある。
• 付着の米の細分化のアルゴリズム:接続された範囲ベースの方法は付着の米を区分できない。深いニューラル・ネットワークがlOOOfpsの速度に達し、リアルタイムの付着の米を処理できる例のレベルで付着の米を区分するのに使用されている。

例の図表は次の通りである

• 米の特性の認識のアルゴリズム:それは軽量のニューラル・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。

探知器は従来のマシン 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分けられた米の穀物の属性を識別し、昆虫の腐食、発生、型および他の問題があ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。アルゴリズムによって、米の前部を一つずつ一直線に並べ、完全な米の属性を総合するためにそれぞれの属性を結合しなさい。

装置の利点:

1. 高精度な、人工知能AIの検出は0.5%の内で、間違い制御される;

2. 高性能、テスト、セット1を完了する3分は3人の労働者と同等である;

3. 、理性的、作動すること容易三次元3分にそれを使用できる;

4. ナノ目に見える、高精度のカメラの万能の検出0.04mmの認識の正確さ;

装置のdetails&keyの技術

1.Automatic binarization:従来のbinarization方法と比較されるイメージの前景そして背景を区分するのに使用しなさい深いニューラル・ネットワークを自動binarizationはいろいろ光条件に適用することができ米の細分化、速くおよび強い最高のより滑らかな端の利点がある。

2.Adhesion米の細分化のアルゴリズム:接続された範囲ベースの方法は付着の米を区分できない。深いニューラル・ネットワークがl000fpsの速度に達し、リアルタイムの付着の米を処理できる例のレベルで付着の米を区分するのに使用されている。

3.Rice特性の認識のアルゴリズム:それは軽量のニューラル・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。

装置の特徴

• AIのアルゴリズム:安定性が高い、環境および背景の妨害に合わせる;異なった欠陥のサンプルは訓練の後で自動的に識別することができる
• Dataization:独立したデータベースは、多数のサンプルを、非よいプロダクトを分析するために救い、歴史を保つ
• 複数のオリエンテーション:サンプルの中でそしての外で広範囲360 °
• 高精度:検出の正確さは高い場合もある
• モジュール化は顧客の実際の必要性に従って、柔軟に検出機能を高めるか、または減らすことができる
• 作動すること容易:作動することは容易維持すること容易であり、
• 安全:医薬品の生産環境に完全に準拠した医学等級材料の製造業