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AIの果物と野菜の分類機械
記述:
超高リゾリューションの産業デジタル カメラ
*レーザー光線写真データ収集のための独特なLEDの光源システム
*高速動的背景の下の良質の大きいデータ イメージ情報を得ること
*伝達near-infrared分光学およびhyperspectral指紋の分析は使用された
質的な、定量分析モデルは重量、フルーツの直径および姿勢の統合によって確立された
*それはいろいろな果物と野菜の砂糖の内容、酸味、型の心臓病、内部欠陥および他の内部質の非破壊的なテストに使用することができる
理性的な高速分類システム
例えばりんごを取りなさい
多次元視覚分類システム
計算機視覚の技術がりんご色、フルーツの形、欠陥および他の情報を集めるのに使用されている。フルーツの茎およびがくのような凹面区域を含む全方向性および死んだ角度の検出を、実現しないために多数の角度からのりんごを観察できる各チャネルの2つのカラー カメラよりより少しがない。
電子重量を量るシステム
Appleの質情報は電子感知の技術によって集められた
内部質の検査システム
赤外線非破壊的な検出の技術がりんごの内部質を、砂糖の内容を含んで、心臓病集めるのに、等使用された。
生産の補助システム
供給システムは与える水を含んでいたり供給、およびよりよくAppleのぶつかる問題を解決できる空気乾燥システムを乾燥する。
包装のプラットホームは効果的にりんごの包装の速度および生産の効率を改善できる。
技術的な表示器
1. チャネルごとの出口の数は10より大きい;
2. 各チャネルの出力は200/分より大きい;
3. 損傷率の≤ 5%の分類;
4. Three-colorカメラは複数の角度の観察を実現し、効果的にフルーツの茎およびがくの凹面区域を検出できる各チャネルのために使用される、;
5. 分類する重量は分類の正確さ2Gであり、分類の修飾された率は95%に達する;
6. 分類する、有効な異なった着色率のフルーツの分類する、有効なストリップの赤および切れの赤の分類する、および修飾された分類の率色は95%より大きい;
7. 分類し、有効な異形フルーツの分類し、そして修飾された分類の率フルーツの形は95%より大きい;
8. 、効果的にいろいろな種類の不完全なフルーツ分類する欠陥はおよび分類の修飾された率を分類して95%より大きい;
9. 分類する内部質正確さを分類する砂糖の程度は1度であり、分類の修飾された率は95%に達する;
10. 中国のユーザ・インタフェース、よいインターフェイスおよび作動すること容易;
11. 完全な知的財産権を使うと、それは顧客の個人化された必要性に従って機能調節および売り上げ後のサービスを作ることができる。