Laborinspektions-Reis-Qualitäts-Analysator mit rostfreiem Grad-Material der Nahrung304

Der Inspektor kombiniert traditionelle Methoden der industriellen Bildverarbeitung und Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um den Reis zu analysieren. Zuerst wird die traditionelle Sichtmethode angewendet, um die Reiskörner im Videorahmen zu segmentieren, und dann wird der Algorithmus der künstlichen Intelligenz verwendet, um die Attribute der segmentierten Reiskörner zu identifizieren und Whether dort zu beurteilen werden, Keimung, Mehltau und andere Probleme Insekt-gegessen. Gleichzeitig wurden zwei hochauflösende Kameras benutzt, um die Front und zurück des Reises zu fotografieren, und die Eigenschaften der zwei Seiten wurden analysiert. Durch den Ausrichtungsalgorithmus werden die Front und zurück des Reises eins nach dem anderen registriert, und ihre jeweiligen Attribute werden kombiniert, um die Attribute eines kompletten Reiskornes zu erhalten.

Inspektionsdetails

Der Analysator kombiniert traditionelle Methoden der industriellen Bildverarbeitung und Algorithmen der künstlichen Intelligenz, um Reis zu analysieren. Zuerst werden traditionelle Sichtmethoden angewendet, um die Reiskörner im Videorahmen zu segmentieren, und dann werden Algorithmen der künstlichen Intelligenz verwendet, um die Attribute der segmentierten Reiskörner zu identifizieren und Whether dort zu beurteilen werden, Keimung, Mehltau und andere Probleme Insekt-gegessen. Gleichzeitig wurden zwei hochauflösende Kameras benutzt, um die Front und zurück des Reises zu fotografieren, und die Eigenschaften der zwei Seiten wurden analysiert. Durch den Ausrichtungsalgorithmus werden die Front und zurück des Reises eins nach dem anderen registriert, und ihre jeweiligen Attribute werden kombiniert, um die Attribute eines kompletten Reiskornes zu erhalten.

Schlüsseltechnologie

1. Automatisches binarization: Benutzen Sie tiefes neurales Netz, um den Vordergrund und den Hintergrund des Bildes zu segmentieren. Verglichen mit der traditionellen binarization Methode, kann es an einer Vielzahl von Beleuchtungszuständen angewendet werden, und die Randsegmentation des Reises ist glattere, schnelle und robuste hohe Vorteile.

2. Klebender Reissegmentationsalgorithmus: Die Methode, die auf verbundenen Gebieten basiert, kann den treuen Reis nicht segmentieren. Das tiefe neurale Netz wird benutzt, um den treuen Reis auf einem Fallniveau zu segmentieren, das eine Geschwindigkeit von 1000fps erreichen kann und den treuen Reis in der Realzeit verarbeiten kann.

3. Reisattribut-Anerkennungsalgorithmus: nimmt ein leichtes neurales Netz an und integriert eine halb-überwachte Lernenmethode. Das Modell kann wiederholend optimiert werden, nur indem man eine kleine Menge Daten markiert. Es hat die Vorteile der hohen Genauigkeit, der schnellen Geschwindigkeit und der bequemen Entwicklung.

Benutzungsmöglichkeit

KVS-G Reihenkorn-Qualitätsanalysator wird aus visuellem System, Software-System und anderen Modulstrukturen verfasst. Wenn das Korn das Blickfeld der Kamera einträgt, wird das Korn fotografiert, und die Eigenschaften eines kompletten Kornes werden durch den Ausrichtungsalgorithmus erreicht. Attributidentifizierung, zu bestimmen, ob es Probleme wie Krankheitsstellen, Schimmelbildung, Knospung, Schaden und Insektenabnutzung gibt. Es hat eine breite Palette von Anwendungen und ist von der hohen Bedeutung zum Sortieren und zur Qualitätsverbesserung von Körnern.

** Zusätzlich zum Reis, zusätzlich den Agrarprodukten wie Melonensamen, zusätzlich den Kiefernnüssen, zusätzlich den Mandeln, zusätzlich den Kaffeebohnen und zum Betel - Nüsse, die stabil gesetzt werden können, können durch unseren Analysator analysiert werden.