エンタープライズアプリケーション分野 D43

食品の仕分け、加工、包装向けの赤外線ビジョン開発サービス

「食品の仕分け、加工、包装」関連機器メーカー、システムインテグレーター、企業研究開発向けに、赤外線データ評価、アルゴリズム開発、機器/プラットフォーム統合、テスト受入を提供し、8種類の企業アプリケーションシナリオをカバーする。

サービス範囲と実施計画

方向番号D43
需要シナリオ8件
メイン入力SWIR/ハイパースペクトル L5; NIR/SWIR L5; LWIR+NIR/SWIR L4/L5; LWIR/MWIR L2/L3
一般的なルートT12、T13、T16、T03、T05、T04、T19、T02

プロジェクトの範囲は、サンプル、設備、作業条件、および書面による指標に基づいて決定されます。評価結果に応じて、汎用モジュール、特殊モデル、マルチセンサー統合を構成します。

応用シナリオと開発内容

IR337

青果物の傷、腐敗、水分異常 SWIR 選別

最小入力とテクニカルルート
SWIR/ハイパースペクトル L5;T12+T13
目標出力
欠陥のカテゴリ、領域および選別結果
実装
物理的および化学的真理値をスライスする必要がある
批判的な受け入れ
各リコール、取りこぼしポイント/10,000個、一括移行
IR338

肉の脂肪、水分、異物のスペクトル分類

最小入力とテクニカルルート
NIR/SWIR L5;T13
目標出力
成分分類・回帰値と異物
実装
実験室の真理値が必要
批判的な受け入れ
RMSE、リコールの各タイプ、温度バッチ階層化
IR339

魚の鮮度や温度分布の補助評価

最小入力とテクニカルルート
LWIR+NIR/SWIR L4/L5;T12+T16
目標出力
表面温度、スペクトル特性、鮮度の代理
実装
真の値をテストする必要がある
批判的な受け入れ
外部検証、コールドチェーン状態の階層化
IR340

焼く、揚げる、調理する際の表面温度の均一性

最小入力とテクニカルルート
LWIR/MWIR L2/L3;T03+T05
目標出力
食品の表面温度、ホットゾーン、プロセスカーブ
実装
部分的に再利用可能
批判的な受け入れ
中心温度/品質と比較してください。表面温度と熟成度は等しくない
IR341

冷凍製品の温め、解凍、再冷凍の温度モード

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L3;T05
目標出力
表面温度プロファイルと異常候補
実装
製品の熱モデルが必要です
批判的な受け入れ
芯温・氷晶・品質試験と比較
IR342

食品包装ヒートシールノッチとシール温度

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L3;T03+T04
目標出力
シールの連続性と温度とOK/NG
実装
生産ラインデータが必要
批判的な受け入れ
漏れ/剥離テストとの比較
IR343

コンテナの充填レベルと高温充填温度

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L3;T04+T19
目標出力
容器、水平の温度境界と温度
実装
容器材質の確認が必要
批判的な受け入れ
計量・レベル・接触温度と比較
IR344

食品生産ラインのCIP洗浄と残留液熱トレースのレビュー

最小入力とテクニカルルート
LWIR L2/L3;T02+T05
目標出力
残留液体/ホットゾーンとコールドゾーンの候補とプロセス段階
実装
衛生確認が必要
批判的な受け入れ
サンプリング/導電率/目視検査と比較します。サニタリーリリースの代わりにはなりません

プロジェクト評価の前に必要な情報

  • 対象機器・対象物、現場状況、業務プロセス、事後対応
  • 赤外線カメラ、レンズ、スペクトル帯域、設置距離、視野、解像度、データインターフェース
  • 正常、異常、境界および干渉条件下での元のサンプルと収集パラメータ
  • 温度、部品、状態、またはイベントの真理値と注釈仕様を参照
  • ターゲット プラットフォーム、ネットワーク、インターフェイス、ストレージ、レイテンシ、および運用リソースの制約
  • 誤検知、見逃し、手動レビュー、リンク、障害処理、および許容しきい値

実装および提供方法

  1. プロジェクト入力確認カメラ、スペクトル帯域、ビット深度、SDK、環境条件、サンプルおよび許容真の値を確認します。
  2. サンプル検証主要な処理リンク、適用条件、異常な作業条件を検証し、開発範囲と受け入れ方法を決定します。
  3. アルゴリズムの開発と統合データ解析、アルゴリズム、品質ゲーティング、インターフェイス、ターゲット プラットフォームの展開を実装します。
  4. テストの受け入れと引き継ぎ合意されたテストセットとターゲットプラットフォームに従って再テストし、成果物、テスト結果、適用条件を引き渡します。
  • 要件と技術的ソリューション、入力と出力、およびインターフェイスフィールドの定義
  • アルゴリズム ライブラリ、モデル、または SDK/API。納品形態はプロジェクト計画で確認されています
  • サンプルプログラム、パラメータ構成、エラーステータス、呼び出し命令
  • テストセットのバージョン、指標の定義、層別化の結果、失敗したサンプルの記録
  • ターゲット プラットフォームの適応、リソース使用量、実行遅延記録
  • バージョン、依存関係、ライセンス、再現手順、適用条件の説明

受け入れ設計

各シナリオは、「キーの受け入れ」に従って独立したテスト ケースを確立します。複数のシナリオ間でモデルを共有すると、結果は各シナリオ、距離、負荷、環境、ターゲット サイズごとに個別にレポートされ、全体的な統計によって補足されます。

高リスクのアラームまたは制御が関係する場合、アルゴリズムの出力はレビューまたはリンクの判断に使用されます。安全機能、規制上の責任、および自動廃棄には、個別の設計と承認が必要です。

企業顧客向けのよくある質問

シーンに基づいて直接購入できますか?

最初に別個の作業パッケージとして評価できます。正式な範囲では、デバイス、データ、ターゲット オブジェクト、環境、インターフェイス、納品形式、および受け入れしきい値を記述する必要があります。

異常検体がない状態でも開始できますか?

データ インターフェイス、通常のベースライン、取得計画、およびシミュレーション/制御されたテスト設計を最初に完了できます。十分な異常真値が得られた上で、異常検出率や故障分類の効果を評価することができます。

アルゴリズムはアラームや機器の動作を直接トリガーできますか?

期間、重複排除、品質ゲーティング、手動レビュー、通信障害、安全連動などはビジネスリスクに基づいて設計する必要があります。高リスクのアクションは、独立した安全メカニズムと現場での受け入れが完了した後にアクティブ化する必要があります。

プロジェクトの相談

開発および納入範囲を明確にするためにサンプルと装置条件を提出します。

食品の仕分け、加工、包装向けの赤外線ビジョン開発サービス

タスクオブジェクト、元の画像またはビデオ、ターゲットインジケーター、デバイスプラットフォーム、インターフェイス、およびサンプル状況を説明してください。

電話: 13910119357
xuzhiyang0928@gmail.com

ご記入いただいた情報は、本プロジェクトの評価およびご連絡のみに使用させていただきます。許可されていない個人情報や機密データを送信しないでください。