Clasificadora del arroz de la calidad del analizador del laboratorio del uso de la distribución cruda del grano

Fondo del mercado

Mientras que la calidad viva de la gente está mejorando día a día, la calidad del arroz es referida cada vez más por los consumidores. Actualmente, los métodos tradicionales de evaluación sensorial y la detección manual se utilizan sobre todo para evaluar la calidad del arroz. Sin embargo, con el desarrollo de la ciencia y de la tecnología, la tecnología del tratamiento de la imagen digital puede ser ampliamente utilizada en el campo agrícola. El detector de la calidad del aspecto del arroz puede analizar y medir automáticamente los indicadores de la calidad del aspecto tales como forma del grano, número entero del grano, número del grano del arroz quebrado, chalkiness, transparencia y así sucesivamente con la ayuda de la tecnología de la visión por ordenador, que hace la detección de calidad del arroz más rápida y más exacta.

La tecnología de la visión por ordenador utiliza el equipo de la adquisición de la imagen tal como cámaras o cámaras y software de tratamiento de la imagen para trabajar junta para substituir el ojo humano para el reconocimiento de la imagen, la medida del tamaño, la forma que hace juego, el etc. Su ventaja es que el equipo de medida no tiene factores subjetivos, ningunas medidas del cansancio, constantes y rápidas cada vez. El detector de la calidad del aspecto del arroz puede detectar automáticamente los indicadores de la calidad del aspecto del arroz y del arroz después de obtener la imagen a través del escáner. Unidades de prueba, empresas de la distribución del grano, procesando las empresas, el etc.

Tecnología de base

binarization 1.Automatic: red neuronal profunda del uso para dividir el primero plano y el fondo en segmentos de la imagen, suavemente segmento el borde del grano, y para localizar exactamente el grano que se analizará.

algoritmo material de la segmentación 2.Adhesion: la red neuronal profunda divide los granos en segmentos de adhesión para formar la independiente y los granos completos, se analizan y se clasifican que.

reconocimiento 3.Multi-attribute: Adopta una red neuronal ligera e integra un método de aprendizaje multiatributo semi-supervisado. El usuario puede etiquetar una pequeña cantidad de muestras del grano que se analizará, y entonces el modelo de datos se puede poner al día para realizar el análisis rápido y de alta precisión del grano.

Advantages&details del equipo

Usando KEYE Rice Appearance Quality Tester, cada imagen del análisis, mapa de la distribución y datos del resultado pueden ser ahorrados, y los resultados del análisis pueden ser salida a una hoja de Excel. El error de medida de la longitud y de la anchura del equipo es ≤±0.05mm, el error de la tarifa entera del arroz es el ≤±1.0%, y la precisión es alta; y el sistema puede suprimir manualmente el arroz anormal, los datos pueden ser puestos al día automáticamente, y la inspección es más exacta, que se puede utilizar para la inspección de la calidad del arroz importado en la evaluación, controla la calidad del arroz.

servicio de la Después-venta

La compañía tiene un equipo completo del servicio técnico y un mecanismo de respuesta rápido, y tiene los especialistas del servicio dedicado para cada cliente, que puede recibir informes técnicos de la consulta y de la falta de clientes en cualquier momento. Y para asegurar respuesta rápida a las emergencias del cliente, para asegurarse de que los clientes reciben servicio satisfactorio.

Durante el epidémico o debido a las razones especiales, cuando los ingenieros de las después-ventas no pueden alcanzar el sitio, el centro de servicio puede ajustar remotamente el equipo del cliente para que haya localizar averías y la consulta técnica.

Sobre nosotros

Historia del desarrollo

El centro de tecnología está compuesto por el departamento de algoritmos, el departamento de software, el departamento de óptica, el departamento de hardware y el departamento de mecánica.garantizar que el algoritmo de IA tenga la capacidad de actualizarse continuamente.

Estructura de la organización