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点検背景
マシン ビジョンの技術は協力するのにカメラまたはカメラおよび画像処理ソフトウェアのようなイメージの獲得装置をイメージの認識、サイズの一致する測定、形等のための人間の目を取り替えるために使用する。その利点は測定装置に主観的な要因、疲労、一貫したおよび速い測定が必ずないことである。米の出現の質の探知器は走査器を通してイメージを得た後自動的に米および米の出現の質の表示器を検出できる。企業、等を処理する試験ユニット、穀物の配分企業。
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、全製粉された米率の間違いは≤±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点検はより正確である。それは評価で輸入された米の質の点検に制御する米の質を使用することができる。
主要な技術
検光子は従来のマシン ビジョン方法および粘着性の米を分析するために人工知能のアルゴリズムを結合する。最初に、従来の視覚的方法がビデオ フレームの粘着性の米の穀物を区分するのに使用され区分された粘着性の米の穀物の属性を識別し、判断をするのにそれから人工知能のアルゴリズムが使用されている。
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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粘着性の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。 |
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2. 付着力の粘着性の米の細分化のアルゴリズム:接続された粘着性の米は接続された範囲の方法に基づいて区分することができない。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粘着性の米を処理できる例のレベルで付着させた粘着性の米を区分するのに使用されている。 |
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3. Nuomi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。 |
機械変数
| 検出の速度 | 1000fps |
| 電圧および流れ | 顧客の国民の標準に合わせなさい |
| 周囲温度 | -10℃~+45摂氏 |
| 環境の湿気 | の下85% （凝縮無し） |
| 重量 | 60kg |
| ODM/OEM | 受け入れなさい |
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。
装置がカスタマ・サイトで着いた後、アフターセールス エンジニアは装置のインストール、依託、および操作の訓練を遂行する時間に着く。全機械の製品品質はたどることができ、質の保証期間は受諾の日付からの1年ある。保証期間の間の人間でない欠陥の場合に、アフターセールス エンジニアは場所ですぐに着くか、または自由な維持に遠隔指導を提供する。
