実験室の検光子のための遠隔オンライン アフターセールスの穀物3dの点検装置

製品の概要

米およびムギのような穀物と比較されて、トウモロコシは強い干ばつの許容、不毛の許容およびよい環境の適応性がある。トウモロコシの栄養価は高い。人々の生きる基準の改善によって、トウモロコシの消費および処理の質の追求はより高くなった。トウモロコシの欠陥の目視検差は質を改善する重要な方法になった。

トウモロコシの質自体はトウモロコシの価値のための重要な保証である。私達の会社が作り出すトウモロコシのオンライン質の探知器は高性能および高精度のトウモロコシの状態を検出できる真新しいAIの技術を採用する。病気の点、昆虫食べられた穀物、壊れた穀物、土、不純物（砂、煉瓦、雑草の種、等）は、および統計的なレポート オンラインで形作られるテストされる。

点検主義

解決は視野システムのソフトウェア機能に従って複数のトウモロコシの種のイメージの細分化を実現し、調査分析操作を行い、そしてピクルスにする、トウモロコシの虫の目の検出、トウモロコシのblackheadの検出、トウモロコシのべと病の検出およびトウモロコシの損傷を実現するためにパッチのカウントそして他の機能パッチのようなソフトウェア機能を引張り。検出、等は、イメージ情報強化の検出の効果をより正確にさせ、トウモロコシの形の特徴、色、質および他の情報と修飾されたトウモロコシの質を区別する。

装置変数

検出の細部

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トウモロコシ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. 付着力のトウモロコシ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トウモロコシを区分できない。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トウモロコシを処理できる例のレベルで付着させたトウモロコシを区分するのに使用されている。

3. トウモロコシ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。

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。