동적 분류 기술은 많은 산업 생산의 표준 구성 중 하나가 되었습니다. 많은 산업 분야에서 계란 생산도 예외는 아니며 자동화된 분류 기계가 점점 대중화되고 있어 계란 생산 기업이 작업 효율성을 향상하고 비용을 절감하는 데 필수적인 도구가 되었습니다. 그렇다면 자동화된 계란 분류 프로세스와 관련된 단계는 무엇입니까?
첫째로,계란 자동 분류알을 감지하고 분류하려면 이미지 인식이 필요합니다. 따라서 첫 번째 단계는 자동 계란 감지의 정확성과 속도를 향상시키기 위해 이미지 획득, 계란의 특징 데이터 수집, 데이터 분석, 훈련 및 모델 최적화를 수행하는 것입니다. 즉, 자동화된 분류 프로세스에서 효율적이고 자동화된 작업을 수행하려면 일련의 선명한 이미지 처리 기술이 필요합니다.
두 번째 단계는 수집된 계란 이미지를 처리하는 것입니다. 계란의 크기, 모양, 색상이 다르기 때문에 먼저 가공을 해야 차이를 없애고 후속 작업을 더욱 정밀하게 할 수 있습니다. 예를 들어 계란의 크기, 색상, 결함 및 기타 특성에 따라 계란에 대해 서로 다른 임계값을 설정합니다.계란 분류설정된 분류 규칙에 따라 예를 들어 큰 머리 알과 붉은 알은 크기와 색상 특성이 다르며, 다양한 크기와 색상을 기준으로 분류할 수 있습니다.
세 번째 단계는 알의 모양, 크기, 결함을 검사하는 것입니다. 이 프로세스는 수동 검사의 기계적 버전과 동일합니다. 자동화된 검사 기계에는 전통적인 컴퓨터 비전 기술과 인공 지능 기술의 두 가지 주요 기술이 있습니다. 사용된 기술에 관계없이 계란 전처리 작업에 협력해야 하며 작업의 처음 두 단계는 계란 감지의 정확성과 효율성을 보장할 수 있습니다. 이 단계에서는 계란의 결함 탐지가 매우 중요합니다. 결함이 있으면 계란 품질이 저하되고 심지어 소비자 건강에도 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
네 번째 단계는 분류된 유형에 따라 계란 분류를 자동화하는 것입니다.자동 분류 기계컴퓨터 비전 기술과 기계 동작 제어 시스템을 사용하여 계란을 분류합니다. 자동선별기는 분류규칙에 맞는 계란을 분류하여 투하하고, 규칙에 맞지 않는 계란은 제외합니다. 또한, 이 프로세스의 운영 또한 작업의 효율적이고 안전한 완료를 보장하기 위해 프로세스 정확성에 주의를 기울여야 합니다.
간단히 말해서 자동화된 계란 선별 과정은 매우 복잡하고 정확하며 모든 단계는 표준화되고 정확해야 합니다. 자동 선별 기술의 보급 및 적용은 계란 가공의 생산 효율성을 향상시키는 데 도움이 될 뿐만 아니라 계란의 제품 품질 및 영양가 향상에도 도움이 됩니다. 저는 계란 생산 기업이 자동화 공정과 기술을 지속적으로 최적화하여 소비자에게 보다 안전하고 고품질의 계란 제품을 제공할 수 있기를 바랍니다.
게시 시간: 2024년 6월 6일
