乳液の点検機械高精度の実験室の未加工米の質の検光子

プロダクトbackgroud

米の出現の質の探知器は自動的にいろいろな種類の米（インドの米、japonicaの米、粘着性の米の、絹の実生植物の米、特別な米、有機性米、等）を分析し、評価できる。検出の表示器は主に下記のものを含んでいる:穀物のタイプ（長さ、幅、各穀物のアスペクト レシオおよび区域）は、テスト サンプルの米の穀物の総数、平均長さ、平均幅、平均アスペクト レシオ、全米の穀物、砕け米の穀物の数、全製粉された米率、chalky米の穀物数、chalky穀物率、平均chalkyサイズ、chalkiness、透明物、等番号が付いている。

同時に、またそれが分野または実験室の種の米の出現そして形を分析するのに使用することができる。それは米および製品品質の監督、点検およびテストの中心の米の接合箇所の実験室、遺伝学研究の中心、遺伝および進化の生物学の研究所および企業、等を処理している他の科学研究および試験ユニット、穀物の配分企業で一般的である。

装置のmethod&configurations

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コーヒー豆の端の細分化はより滑らか、速くである。

2.Attribute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、半指示される統合し方法を学ぶ。モデルの反復的な最適化はユーザーによってデータ マークわずかだけと遂行することができる。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。

3. 画像処理:最初改宗者グレースケールのイメージへの色のイメージ。それからよりよくイメージの騒音を除去できる使用され米のローカル細部を保つことができる中間値によって正方形の型板が米のイメージをろ過するのに（ひび、chalkiness、等のような）。米のイメージの背景は最高の変動の境界方法を使用して区分された。binarized米の穀物のイメージの端にあるぎざぎざがあり、滑らかになることの後の元のイメージの端のぎざぎざはimproved.42である。検出のアルゴリズムの処理:ターゲットか灰色の関心領域を強調し、興味ではない曖昧な点を抑制するために、3区分の線形変形方法が米のイメージの欠陥の特徴を高めるのに使用されている。

売り上げ後のサービス

会社は完全な技術援助のチームおよび急速な反応機構があり、顧客から技術的な相談および欠陥のレポートをいつでも受け取ることができる各顧客のための専用サービスの専門家がある。そして顧客の緊急事態への急速な応答を顧客が満足なサービスを受け取ることを確認するために保障するため。特別な理由が伝染性の間にかアフターセールス エンジニアが場所に達してないとき原因で、サービス センターは修理および技術的な相談ができるように遠隔に顧客装置を調節できる。

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