Ограничения принципа обнаружения

Зависимость от визуальных или физических характеристик

Большинство детекторов используют распознавание изображений (например, камера фотографирует поверхность зерна риса) или спектральный анализ (например, в ближнем инфракрасном диапазоне) для определения остатков коры, но могут распознавать только видимую поверхность коры и не могут обнаружить однородность обработки внутри зерна риса (например, остатки белой части сердца).

Для явлений « чрезмерной полировки поверхностей, внутренней остаточной коры» (например, неравномерной полировки), вызванных процессом обработки, может возникнуть недоразумение.

Высокие требования к репрезентативности образцов

Если в образце смешиваются зерна риса с различной точностью обработки (например, измельченный рис, степень обработки всего метра различна), детектор может вызвать отклонение результатов из - за случайности отбора проб, для повышения точности требуется несколько проб, что занимает больше времени.

II. Точность воздействия факторов окружающей среды и образцов

Влажные и тепловые помехи

Приборы класса распознавания изображений требуют высокой световой стабильности окружающей среды, а колебания естественного света или источника света могут привести к различиям в отражении поверхности зерна риса, влияя на определение значения серого (например, ошибочное определение сильной отражающей силы зерна риса как высокой точности обработки).

При более высокой влажности образца (например, сырого риса), кора имеет более низкий цветовой контраст с эмбриональным молоком, что может привести к более низким результатам тестирования (ошибочное суждение о более тщательной обработке).

Образцы примесей и морфологические эффекты

Когда образцы смешиваются с порошком отруби, измельченным рисом или инородными веществами, они могут блокировать поверхность зерна риса, что приводит к неправильной оценке прибором остатков коры; Для разных сортов риса (например, рис 篈篈, рис japoni имеет большие различия во внешнем виде), заданные параметры детектора могут не соответствовать, необходимо вручную настроить, чтобы увеличить сложность работы.

III. Функциональность оборудования и обслуживание болевых точек

Потеря оборудования приводит к снижению точности

Недостаточное разрешение камеры модуля обнаружения изображений или загрязнение объектива (например, пыль, водяной пар) снижают четкость изображения, и ошибки обнаружения могут возникнуть после длительного использования; Старение источника света спектрометра также влияет на стабильность длины волны.

Компоненты механической передачи (например, устройства для транспортировки образцов), накапливающие пыль или изношенные, могут привести к неустойчивому перемещению образца, влияя на согласованность положения обнаружения.

Стоимость обслуживания и эксплуатационный порог

Высококачественные детекторы (например, спектрально - аналитические типы) требуют регулярной калибровки (с использованием стандартных образцов), а процесс калибровки является сложным и дорогостоящим; Некоторые приборы должны эксплуатироваться специалистами, а низовые перерабатывающие предприятия могут быть неправильно использованы из - за недостаточной подготовки.

резюме

Недостатки детектора точности обработки риса в основном сосредоточены на ограничениях принципа тестирования, адаптации к окружающей среде, стоимости обслуживания оборудования и функциональной целостности. Чтобы восполнить эти недостатки, в практическом применении необходимо сочетать методы многократного обнаружения (например, сочетание ручной выборки и инструментального обнаружения), регулярное обслуживание оборудования и корректировку параметров в соответствии с сортами риса и процессами обработки для повышения точности обнаружения. Ожидается, что в будущем эти недостатки будут постепенно улучшаться по мере развития технологии распознавания изображений ИИ и мультиспектральных технологий.