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製品の概要
filbertの栄養価は非常に高くあり、部品はヘイゼルナッツの貝およびヘイゼルナッツの種に主に集中される。ヘイゼルナッツの貝は緑食糧の必要性を満たす優秀で自然な顔料である多くの茶色の顔料を含んでいる。同時に、のはまたエネルギーおよび環境保護の分野である特定の研究の価値がある生物量の原料である。さらに、霧状にされたヘイゼルナッツの貝それはよい有機肥料の原料である。ヘイゼルナッツに非常に高い栄養価があるので、経済的価値はまた増加する。それからヘイゼルナッツのようなナットの生産そして処理の条件はより厳しい。手作業による検査の従来の使用は労働を短期的に救う条件を満たすが、現在の急速な処理および生産の文脈で、質を制御するのに手作業による検査を使用することはこのレベルで販売し、市場にすぐに販売することができないプロダクトの遅れをもたらす。、市場の商品の競争力に影響を与える。
マシン ビジョンの検査システムおよび従来の手作業による検査と比較されて、労働は長い間働き続けることができないし連続的な長期仕事の下で検出率を保障することは不可能である。マシン ビジョンの検査システムにこの前提の下でだけでなく、ほぼ100%の検出の正確さが、またある。7X24営業時間をしなさい。そう長い目で見れば、マシン ビジョンの点検の使用はあらゆる達成し企業がたいと思う3つの目的を達成する:省力化、コスト低減および品質管理。
装置の利点
| 1. 高精度な、人工知能AIの検出は0.01%の内で、間違い制御される; |
| 2. 高性能、テスト、1を完了する2分は3人の肉体労働者と同等である; |
| 3. 、理性的、作動すること容易三次元3分にそれを使用できる; |
| 4. Femto目に見える、高精度のカメラの全方向性の検出0.04mmの認識の正確さ; |
主technology&advantages
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、速く強い高い性の利点。
2. 付着力のコーヒー豆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コーヒー豆を区分できない。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コーヒー豆を処理できる例のレベルで付着させたコーヒー豆を区分するのに使用されている。
3. コーヒー豆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。
