CCDのマシン ビジョンの米の穀物の質の検光子の検査システム

点検主義

このタイプの米の質の点検機械は生産ラインを処理する米とパイプラインを持ち上げ、運ぶ米に接続される。米は運搬のパイプラインから一定の間隔で得られ、米の質は分析される。それは米の発生の穀物、異質細菌の穀物、草の種、昆虫食べられた穀物、Gibberellaの穀物、傷つけられた穀物、黒い細菌の穀物、不純物製品安全およびトレーサビリティを改善するために米の質を、および形態の統計的なレポートを時々改善するように分析できる。

見本抽出される米の質はよくないことが検出されるとき、生産ラインのオペレータは米の質が作り出したことを保障する時間の生産ラインの米分類機械の変数を調節できる。検出された米はパイプラインを通した米の加工ラインに自動的に送ることができ穀物は倉庫に無駄にならないで戻る。

装置のadvantages&details

KEYEの米の出現の質のテスターを使用して、各分析のイメージ、配分の地図および結果データは救い分析の結果はExcelシートへ出力である場合もある。装置の長さそして幅の測定誤差は≤±0.05mmである、全米率の間違いは≤±1.0%であり、精密は高い;そしてシステムは手動で異常な米を削除できるデータは自動的に更新することができ評価で輸入された米の質の点検に使用することができる点検はより正確制御する米の質をである。

主要な技術

米を分析するために従来のマシン ビジョン方法および人工知能のアルゴリズムを結合しなさい。最初に、ビデオ フレームの米の穀物を区分するのに従来の視野方法を使用し次に区分された米の穀物の属性を昆虫、ガ、発生、べと病および他の問題があるかどうか定めるために識別するのに人工知能のアルゴリズムを使用しなさい。同時に、2台の高解像のカメラが米の前部を撮影するのに使用され、双方の特性は分析された。登録アルゴリズムによって、米の前部は一つずつ登録され、完全な米の穀物の属性を得るためにそれぞれの属性は結合される。

1. 自動binarization:イメージの前景そして背景を区分するのに深いニューラル・ネットワークを使用しなさい。従来のbinarization方法と比較されて、それはいろいろ光条件に適用することができ米の端の細分化はより滑らかで、速く強く高い利点である。

2. 付着力の米の細分化のアルゴリズム:接続された範囲に基づく方法は付着させた米を区分できない。深いニューラル・ネットワークが1000fpsの速度に達し、リアルタイムの付着させた米を処理できる例のレベルで付着させた米を区分するのに使用されている。

3. 米の属性の認識のアルゴリズム:軽量のニューラル・ネットワークを採用し、半指示された学習方法を統合する。モデルはわずかデータに印を付けることによってだけ繰り返してことができる最大限に活用する。それに高精度な、最高速度および便利な配置の利点がある。

CCDの視覚資料の利点

1）高い検出の正確さおよび速い検出の効率:CCDの目視検差装置は小さい間違いおよび高い検出率のシステムに従って機械制御を、使用する。

2）表面的欠陥および次元の測定を検出する広い検出の範囲:マルチステーションの点検方法は正確に同時に点検されるべきプロダクトの輪郭、指定、出現の欠陥、プロダクト アスペクト レシオおよび他のパフォーマンス パラメータを測定できる。

3）製品品質および誤り率を改善しなさい:視野の点検装置は悪いプロダクトと自動点検技術によってよいプロダクトを区別できるそれから異なった部品に自動的にそれらを置くために基づきシステム制御に。

4）人件費を救い、高く反復的な仕事を可能にしなさい:CCDの目視検差は長い間固定して働くことができる人間の目が同じ目的を長い間観察することは困難でありマシン ビジョンは測定、分析および認識の仕事を長い間行うことができる。そしてそれはまたそれ非常に改善する生産性を適用の自然環境のための低い条件を、救うプロダクト費用に加えて使用し続けることができる。

5）会社の競争力および従業員の安全の要因を改善しなさい:観測者および観測者への損害を与えない無接触検出はシステムの信頼性を改善する。マシン ビジョンの技術はよりよく、より安全な仕事場を保障する最終的なhuman-machine相互作用の技術を保証する。

わたしたち に つい て

開発史

テクノロジーセンターは,アルゴリズム部門,ソフトウェア部門,光学部門,ハードウェア部門,機械部門で構成されています.アルゴリズムチームは現在7人の博士号を持っています.AIアルゴリズムの継続的な更新能力を確保する.

組織構造