GTSJ-027柚子農產品外觀破損檢測設備
概述:使用矩視智能低代碼平臺像素分割功能,分別對櫻桃不同缺陷,進行標簽分類。根據客戶提供樣本圖片,缺陷類型分為疤痕、裂口、畸形、凹痕、褶皺等。
GTSJ-027櫻桃農產品外觀破損檢測設備
設備主要針對類圓形農產品進行檢測,包括但不限于檸檬、橙子、蘋果、柑橘、獼猴桃等,實現了從重量、外觀瑕疵(如黑點、花皮、油包、腐爛、碰傷、畸形果等)、內部品質(如干物質含量、霉心、干水、糖度)等多維度的高精度檢測。產品方向聚焦于農產品采后加工產線的整體解決方案,覆蓋果蔬、煙葉、鮮花等多個領域,不斷提升智能化水平,助力農業生產效率與質量的雙重提升。
360°成像
高精度彩色相機,滾動多面成像,實現360°檢測。可同時適應黃檸檬、青檸檬、柑橘、蘋果、百香果等。
更強大的AI智選功能
相比傳統算法,農產品智能分選設備的準確性更高(好品和壞品形成界限,誤檢和漏檢完美平衡),能檢測更多種類瑕疵、能區分更多等級、更靈活方便。
準確性高
外觀瑕疵:檢測準確率≥95%,(瑕疵種類:黑點、花皮、油包、腐爛、碰傷、畸形果等)
內部品質:檢測準確率≥90%,根據不同農產品略有浮動(干物質含量、霉心、干水、糖度檢測)
各級別分選的準確率:
配套軟件
農產品智能分選數字孿生系統
通過虛擬仿真技術,搭建數字孿生虛擬交互模型,1:1還原企業級實際應用設備,學生可直觀體驗多維度、高精度模擬現實視覺檢測場景。融合檢測單元構建、運動過程構建、視覺算法構建三大實訓模塊,將完整項目流程融入實訓案例中。產品內置豐富的真實企業級案例資料與素材庫,覆蓋識別、測量、定位和檢測四大典型應用,學生能根據特定場景靈活選取最適宜的算法與參數配置,極大促進了學生對機器視覺技術廣泛性、多樣性和復雜性的直觀理解和快速掌握。
科研拓展
科研支撐&科研培訓
支撐研究智能制造中的機器視覺檢測、深度學習算法、圖形算法等前沿技術并輸出相應的研究成果。通過光學能力、機構能力、電控能力、軟件能力以及算法能力等方面系統化的培訓,促進個人學術素養的全面提升,為科研團隊注入了新的活力與創造力,推動科研成果的產出與轉化,培養高水平科研人才。

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