GTSJ-027柚子農(nóng)產(chǎn)品外觀破損檢測(cè)設(shè)備
概述:使用矩視智能低代碼平臺(tái)像素分割功能,分別對(duì)櫻桃不同缺陷,進(jìn)行標(biāo)簽分類。根據(jù)客戶提供樣本圖片,缺陷類型分為疤痕、裂口、畸形、凹痕、褶皺等。
GTSJ-027櫻桃農(nóng)產(chǎn)品外觀破損檢測(cè)設(shè)備
設(shè)備主要針對(duì)類圓形農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行檢測(cè),包括但不限于檸檬、橙子、蘋果、柑橘、獼猴桃等,實(shí)現(xiàn)了從重量、外觀瑕疵(如黑點(diǎn)、花皮、油包、腐爛、碰傷、畸形果等)、內(nèi)部品質(zhì)(如干物質(zhì)含量、霉心、干水、糖度)等多維度的高精度檢測(cè)。產(chǎn)品方向聚焦于農(nóng)產(chǎn)品采后加工產(chǎn)線的整體解決方案,覆蓋果蔬、煙葉、鮮花等多個(gè)領(lǐng)域,不斷提升智能化水平,助力農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率與質(zhì)量的雙重提升。
360°成像
高精度彩色相機(jī),滾動(dòng)多面成像,實(shí)現(xiàn)360°檢測(cè)?赏瑫r(shí)適應(yīng)黃檸檬、青檸檬、柑橘、蘋果、百香果等。
更強(qiáng)大的AI智選功能
相比傳統(tǒng)算法,農(nóng)產(chǎn)品智能分選設(shè)備的準(zhǔn)確性更高(好品和壞品形成界限,誤檢和漏檢完美平衡),能檢測(cè)更多種類瑕疵、能區(qū)分更多等級(jí)、更靈活方便。
準(zhǔn)確性高
外觀瑕疵:檢測(cè)準(zhǔn)確率≥95%,(瑕疵種類:黑點(diǎn)、花皮、油包、腐爛、碰傷、畸形果等)
內(nèi)部品質(zhì):檢測(cè)準(zhǔn)確率≥90%,根據(jù)不同農(nóng)產(chǎn)品略有浮動(dòng)(干物質(zhì)含量、霉心、干水、糖度檢測(cè))
各級(jí)別分選的準(zhǔn)確率:
配套軟件
農(nóng)產(chǎn)品智能分選數(shù)字孿生系統(tǒng)
通過虛擬仿真技術(shù),搭建數(shù)字孿生虛擬交互模型,1:1還原企業(yè)級(jí)實(shí)際應(yīng)用設(shè)備,學(xué)生可直觀體驗(yàn)多維度、高精度模擬現(xiàn)實(shí)視覺檢測(cè)場(chǎng)景。融合檢測(cè)單元構(gòu)建、運(yùn)動(dòng)過程構(gòu)建、視覺算法構(gòu)建三大實(shí)訓(xùn)模塊,將完整項(xiàng)目流程融入實(shí)訓(xùn)案例中。產(chǎn)品內(nèi)置豐富的真實(shí)企業(yè)級(jí)案例資料與素材庫,覆蓋識(shí)別、測(cè)量、定位和檢測(cè)四大典型應(yīng)用,學(xué)生能根據(jù)特定場(chǎng)景靈活選取最適宜的算法與參數(shù)配置,極大促進(jìn)了學(xué)生對(duì)機(jī)器視覺技術(shù)廣泛性、多樣性和復(fù)雜性的直觀理解和快速掌握。
科研拓展
科研支撐&科研培訓(xùn)
支撐研究智能制造中的機(jī)器視覺檢測(cè)、深度學(xué)習(xí)算法、圖形算法等前沿技術(shù)并輸出相應(yīng)的研究成果。通過光學(xué)能力、機(jī)構(gòu)能力、電控能力、軟件能力以及算法能力等方面系統(tǒng)化的培訓(xùn),促進(jìn)個(gè)人學(xué)術(shù)素養(yǎng)的全面提升,為科研團(tuán)隊(duì)注入了新的活力與創(chuàng)造力,推動(dòng)科研成果的產(chǎn)出與轉(zhuǎn)化,培養(yǎng)高水平科研人才。
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