Анализатор риса осмотра лаборатории качественный с нержавеющим материалом 304 качеств еды

Контролер совмещает традиционные методы компьютерного зрения и алгоритмы искусственного интеллекта для того чтобы проанализировать рис. Во-первых, традиционный визуальный метод использован для того чтобы поделить на сегменты зерна риса в видео- рамке, и после этого алгоритм искусственного интеллекта использован для того чтобы определить атрибуты поделенных на сегменты зерен риса и рассудить насеком-съешьте ли там, пускать ростии, mildew и других проблем. В то же время, 2 камеры высоко-разрешения были использованы для того чтобы сфотографировать фронт и назад риса, и были проанализированы свойства 2 сторон. Через алгоритм регистрации, фронт и назад риса зарегистрирован по-одному, и их соответственно атрибуты совмещены для того чтобы получить атрибуты полного зерна риса.

Детали осмотра

Анализатор совмещает традиционные методы компьютерного зрения и алгоритмы искусственного интеллекта для того чтобы проанализировать рис. Во-первых, традиционные визуальные методы использованы для того чтобы поделить на сегменты зерна риса в видео- рамке, и после этого алгоритмы искусственного интеллекта использованы для того чтобы определить атрибуты поделенных на сегменты зерен риса и рассудить насеком-съешьте ли там, пускать ростии, mildew и других проблем. В то же время, 2 камеры высоко-разрешения были использованы для того чтобы сфотографировать фронт и назад риса, и были проанализированы свойства 2 сторон. Через алгоритм регистрации, фронт и назад риса зарегистрирован по-одному, и их соответственно атрибуты совмещены для того чтобы получить атрибуты полного зерна риса.

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 риса более ровные, быстрые и крепкие высокие преимущества.

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

3. Алгоритм опознавания атрибута риса: 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.

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 зерен.

** В дополнение к рису, сельскохозяйственным продуктам как семена дыни, гайкам сосны, миндалинам, кофейным зернам, и бетэлу - гайки которые можно поместить стабилизированно могут быть проанализированы нашим анализатором.