Качество пищи анализатора риса жасмина качественное проверяя машину с компьютером GPU

Принцип осмотра

Контролер glutinous риса качественный превратился и произвелся нашей компанией соединен с glutinous рисом обрабатывая производственную линию и соединен с glutinous рисом поднимая и транспортируя трубопровод. Glutinous рис извлечен от транспортируя трубопровода на регулярной основе и проанализировано качество glutinous риса. Оно может проанализировать неоднородные бутоны glutinous риса. Осмотр и анализ зерен, семян травы, насеком-съеденных зерен, зерен гиббериллина, поврежденных зерен, черных семенозачатков, примесей, etc., направляют улучшение качества glutinous риса, и отчеты о формы статистически время от времени, пока улучшающ безопасность продукции и traceability.

Когда обнаружено что качество glutinous попробованного риса не хорошо, операторы производственной линии могут отрегулировать параметры машины glutinous риса сортируя на производственной линии во времени обеспечить что качество glutinous риса произвело. Glutinous рису который был проверен можно автоматически отправить назад в glutinous технологическую линию риса через трубопровод, и зерна возвращен в склад без расточительствовать зерно зерна.

Конфигурации оборудования

Ключевая технология

1. Автоматическое binarization: Используйте глубокую нервную систему для того чтобы поделить на сегменты передний план и предпосылку изображения. Сравненный с традиционным методом binarization, его можно приложить к разнообразие освещая условиям, и сегментация края glutinous риса более ровные, быстрые и крепкие высокие преимущества.

2. Слипчивый glutinous алгоритм сегментации риса: Соединенный glutinous рис нельзя поделить на сегменты основанный на методе соединенных доменов. Глубокая нервная система использована для того чтобы поделить на сегменты придерживаемый glutinous рис на уровне примера, который может достигнуть скорость 1000fps и может обрабатывать придерживаемый glutinous рис в реальное временя.

3. Алгоритм опознавания атрибута Nuomi: принимает облегченную нервную систему и интегрирует, который полу-наблюдали уча метод. Модель может итеративно быть оптимизирована только путем отмечать небольшое количество данных. Она имеет преимущества высокой точности, быстрой скорости, и удобного раскрытия.

Совмещение традиционных методов компьютерного зрения и алгоритмов искусственного интеллекта для того чтобы проанализировать glutinous рис. Во-первых, традиционные визуальные методы использованы для того чтобы поделить на сегменты glutinous зерна риса в видео- рамке, и после этого алгоритмы искусственного интеллекта использованы для того чтобы определить атрибуты поделенных на сегменты glutinous зерен риса для того чтобы определить ли насекомые. Сумеречница, пускать ростии, mildew и другие проблемы. В то же время, 2 камеры высоко-разрешения были использованы для того чтобы сфотографировать фронт и заднюю часть glutinous риса, и были проанализированы свойства 2 сторон. Через алгоритм регистрации, передний и задний glutinous рис зарегистрирован по-одному, и их соответственно атрибуты совмещены для того чтобы получить атрибуты полного glutinous зерна риса.

Диапозон применения

Анализатор зерна серии KVS-G качественный составлен визуальной системы, программной системы и других структур модуля. Когда зерно входит в область видимости камеры, зерно сфотографировано, и характеристики полного зерна получены через алгоритм регистрации. Идентификация атрибута для того чтобы определить ли проблемы как пятна заболеванием, рост прессформы, отпочковываться, повреждение, и размывание насекомого. Оно имеет широкий диапазон применений и большой значимости к сортировать и повышению качества зерна.