Anhui Keye Intelligent Technology Co., Ltd
Inteligencia artificial para toda la vida
Add to Cart
Principio de la inspección
El analizador de alta precisión del defecto del arroz desarrollado y producido por nuestra compañía se puede utilizar en plantas de tratamiento del arroz, almacenamiento del arroz, laboratorios, y centros de la inspección de la calidad. Puede detectar y analizar los granos del brote, los granos heterogéneos del brote, las semillas de la hierba, los granos cretáceos, los granos gusano-comidos, los granos de la giberelina, los granos quebrados, los gérmenes negros, las impurezas, el etc., y genera informes estadísticos de vez en cuando para mejorar funcionamiento y rastreabilidad de la seguridad del producto, y al mismo tiempo puede dirigir la mejora de la calidad del arroz.
Combine los métodos tradicionales de la visión por ordenador y los algoritmos de la inteligencia artificial para analizar el arroz. Primero, utilice los métodos tradicionales de la visión para dividir los granos del arroz en segmentos en el marco video, y después utilice los algoritmos de la inteligencia artificial para identificar las cualidades de los granos divididos en segmentos del arroz para determinar si hay insectos. Polilla, brote, moho y otros problemas. Al mismo tiempo, dos cámaras de alta resolución fueron utilizadas para fotografiar el frente y detrás del arroz, y las propiedades de los dos lados eran analizadas. Con el algoritmo del registro, el frente y detrás del arroz se registra uno por uno, y sus cualidades respectivas se combinan para obtener las cualidades de un grano completo del arroz
Configurations&features del sistema
|
1. Binarization automático: Red neuronal profunda del uso para dividir el primero plano y el fondo en segmentos de la imagen. Comparado con el método tradicional del binarization, puede ser aplicada a una variedad de condiciones de iluminación, y la segmentación del borde del arroz es altas ventajas más lisas, rápidas y robustas. 2. Algoritmo adhesivo de la segmentación del arroz: El método basado en ámbitos conectados no puede dividir el arroz en segmentos adherido. La red neuronal profunda se utiliza para dividir el arroz en segmentos adherido en un nivel del caso, que puede alcanzar una velocidad de 1000fps y puede procesar el arroz adherido en tiempo real. 3. Algoritmo del reconocimiento de la cualidad del arroz: adopta una red neuronal ligera e integra un método de aprendizaje semi-supervisado. El modelo puede ser optimizado iterativo solamente marcando una pequeña cantidad de datos. Tiene las ventajas de la alta exactitud, de la velocidad rápida, y del despliegue conveniente. |
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.
Después de que el equipo llegue el sitio de cliente, el ingeniero de las después-ventas llega a tiempo para realizar la instalación de equipo, encargar, y el entrenamiento de la operación. La calidad del producto de la máquina entera es detectable, y el período de garantía de la calidad está a 1 año a partir de la fecha de la aceptación. En caso de faltas no humanas durante el período de garantía, los ingenieros de las después-ventas llegarán rápidamente el sitio o proporcionarán mantenimiento remoto de la dirección gratis.