最近の状態

粘着性の米の質の点検は穀物の処理および穀物の貯蔵企業のための重要なビジネス ノードである。点検結果の正確さは企業の経済的利益そして評判と直接関連している。現在、手動で人員が人工的な感覚に基づいて点検し、記録し、そして数える粘着性の米の質の点検のかび臭く、不完全な穀物はすべてである。存在の速度は遅い、精度は低い、逃された検出率および偽の検出率は高く、長期仕事の疲労である。同時に、多くの不確実性があり、人員間の共謀のような危険がある。質の点検の効率は自動化された操作の条件を満たしてまた困難である。それはよりスマートな、効率的な方法で解決する必要がある。

製品の説明

装置は最も最近のAIの視野の検出の技術を使用し、3台の高解像のカメラが粘着性の米の前部および裏側の属性を分析するために装備されている。登録アルゴリズムによって、粘着性の米の前部および裏側は一つずつ登録され、統合を得るためにそれぞれの属性は結合される。粘着性の米の全部分の特性;容易に区分する使用深いニューラル・ネットワーク粘着性の米の接着の状態の取り引きに例のレベルで粘着性がある粘着性の米を;同時に、遠隔に異なった顧客のサンプルを顧客によってカスタマイズされる分類の標準に合うために訓練するように雲のプラットホームを開けなさい。

この機械は手動仕事を取り替えたり、7*24時間を働かせ、高精度の粘着性の米の質を検出し、時間の粘着性の米の砕け米、chalky穀物、不完全な穀物および湿気を検出できべと病、みみず、不純物および他の問題があるかどうか見つける。それは粘着性の米の生産の前後に毎日の抜き取り検査に使用することができる。

粘着性の米の質の探知器は場所の顧客の特定の生産の必要性に従って上下流の生産設備に接続することができる。装置と接触する部分およびサンプルは設計で安全、衛生学、理性的、作動しやすいおよび維持すること便利医学等級材料から成っている。

基幹技術

1.Automatic binarization:イメージの前景そして背景、滑らかに区分を穀物の端区分し、正確に分析されるべき穀物を見つける使用深いニューラル・ネットワーク。

2.Adhesion物質的な細分化のアルゴリズム:深いニューラル・ネットワークは分析され、分類される独立した、完全な穀物を形作るために付着の穀物を区分する。

3.Multi属性の認識:それは軽量のニューラル・ネットワークを採用し、半指示されたmulti-attribute学習方法を統合する。ユーザーは分析されるべき穀物の少数のサンプルを分類穀物の速く、高精度の分析を行うためにそれからデータ モデルは更新することができる。

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。