Д-р Джордж Лян, представитель компании Kozhe, принял участие в форуме "Цифровизация зерновой промышленности"

  Утром 20 октября, во время Третьей конференции по торговле зерном в Китае, в Международном конференц-центре Фучжоуского пролива состоялся Цифровой форум зерновой промышленности, который был организован Китайской информационной ассоциацией и проведен отделением зерновой и сельскохозяйственной информации Китайской информационной ассоциации, и компания Gaozhe приняла участие в этом форуме в качестве соорганизатора.

  Этот форум посвящен применению технологии цифровой информатизации качественного зернового проекта, обсуждает достижения цифровой информатизации строительства хорошего зерна и масла, сбора и анализа больших данных для обеспечения качества зерна, интерпретирует всестороннюю цифровизацию для продвижения продуктов, технологий, рынка и управления зерновой отрасли, тематически обсуждает горячие точки и фокусы возможностей и вызовов постэпидемической эпохи, а также социализированные услуги всей цепочки зерновой отрасли и спрос.

  Доктор Джордж Лян, технический директор компании Kozhe, принял участие в форуме и выступил с основным докладом на тему "Проверка качества зерна в эпоху искусственного интеллекта и больших данных".

Технический директор компании Kozhe: доктор Джордж Лян

  После краткой самопрезентации и описания компании доктор Люн начал с того, что Большие данные, облачные вычисления и искусственный интеллект быстро стимулируют изменения в промышленности, а технология искусственного интеллекта, представленная машинным зрением и распознаванием речи, достигла значительного прогресса, и эти технологические изменения проникают в различные области, от обнаружения различных дефектов на промышленной сборочной линии до выявления вредителей и болезней в сельском хозяйстве и так далее.

  Далее д-р Лян проанализировал текущую ситуацию в зерновой промышленности Китая и подчеркнул, что для обеспечения продовольственной безопасности необходимо не только гарантировать количество производства, но и качество зерна. В документе "Продовольственная безопасность Китая" говорится о создании и совершенствовании системы контроля и мониторинга качества и безопасности зерна, состоящей из национальных, провинциальных, муниципальных и уездных учреждений по контролю качества зерна, а также о реализации принципа "сеть учреждений, полный охват мониторинга и отсутствие слепых зон в надзоре". В настоящее время инспекция качества зерна в Китае характеризуется большим количеством показателей качества, большим спросом на тестирование и высокими требованиями к эффективности.

  Доктор Лян рассказал о выявлении несовершенного зерна, которое является важной частью сортировки и сортировки при хранении зерна и связано с безопасностью хранения зерна и безопасностью производства продуктов питания. На данном этапе большинство показателей инспекции зерна были автоматизированы и интеллектуальны, но обнаружение несовершенного зерна по-прежнему зависит от ручного труда, который в основном основан на человеческих чувствах, таких как зрение и осязание, с плохой повторяемостью, сильной субъективностью, большими ошибками, трудоемкостью и низкой эффективностью. Поэтому полная автоматизация контроля качества зерна является важной задачей для развития зернового хозяйства и обеспечения продовольственной безопасности.

Доктор Джордж Люн рассказывает о контроле качества зерна

  В ответ на эту болевую точку отрасли доктор Лян сосредоточился на том, чтобы познакомить гостей с результатами исследований и разработок Gaozhe за последние несколько лет - быстрым тестером Gaozhe AI. Быстрый тестер предназначен для обнаружения дефектов зерна, обладает точными характеристиками, стабильной работой, эффективным управлением, 4 минуты для завершения теста, а результаты теста эквивалентны уровню старших инспекторов по качеству.

  Gaozhe AI быстрый инструмент инспекции в области проверки качества зерна инновационно внедрил технологию глубокого обучения, и на основе машинного зрения и технологии глубокого обучения разработал для обнаружения несовершенного зерна ядро ключевой технологии, то есть глубокой нейронной сети GrainNet для обнаружения и идентификации частиц, в дополнение к созданию крупномасштабной базы данных изображений частиц GrainSpace, использование крупномасштабной поддержки данных, чтобы Кроме того, была создана крупномасштабная база данных изображений частиц, GrainSpace, и глубокая сеть GrainNet была обучена при поддержке больших данных, что позволило разработать алгоритм обнаружения несовершенных частиц с возможностью точного обнаружения и реализовать автоматизированное обнаружение несовершенных частиц, что не только экономит рабочую силу и сокращает время обнаружения, но и повышает объективность, высокую эффективность и точность обнаружения несовершенных частиц.

Доктор Джордж Люн представляет гостям KOZHE AI Quick Checker.

  В дополнение к быстрому тестеру компания Gaozhe также создала базовую библиотеку образцов для зерновой промышленности, охватывающую различные сорта, географические регионы, годы и типы испытаний, заложив основу данных для интеллектуального развития зерновой промышленности, а разработанная ею "Система обучения инспекции качества зерна и складирования" направлена на использование новых технологий для повышения эффективности обучения и профессиональных способностей инспекторов качества.

Система контроля качества и хранения зерна

  В будущем компания Kozhe продолжит фокусироваться на исследованиях и разработке приборов для проверки качества и анализа в области зерна и сельского хозяйства, а также соответствующей системы управления информацией, и будет использовать искусственный интеллект и технологии больших данных, чтобы помочь проверке качества зерна стать интеллектуальной и автоматизированной.