30、大豆生产优化与预测性维护系统解析

大豆生产优化与预测性维护系统解析

1. 大豆生产参数与图像分类

在大豆生产中，干燥后的膨化大豆片有一系列标准参数。以下是相关参数及其数值：
| 参数 | 数值 |
| ---- | ---- |
| 目标含水量 | 9.5% |
| 大豆含水量 | 9.0 - 10.5% |
| 大豆含油量 | 18.0 - 21.5% |
| 测量精度 | +/- 0.2% |
| 大豆温度 | 55 - 65 °C |

为了检测生产线上的变化，采用了 TensorFlow 神经网络进行图像分类。经过训练、优化后，该网络被部署在 OpenMV 上。同时，也研究了基于收集的图像数据集训练的卷积神经网络用于大豆检测。与传统计算机处理模型相比，卷积神经网络在识别、鉴定和分类等人工智能用例中具有指数级的更高准确性和效率。

机器视觉功能应用于各种大豆样本的结果通过相关图像展示，如边界跟踪图像（包含有杂质和分裂大豆的样本以及清洁大豆和破碎部分）、图像检测分割和处理图像（清洁大豆、含杂质大豆和破碎部分样本），还有经过二值图像滤波器处理的大豆图像。

2. 大豆生产流程优化

大豆生产流程复杂，众多生产步骤会影响衍生产品的质量和能源消耗。通过监测大豆的形态特征（如水分、大小、形状、质地和颜色），并利用这些特征的变化进行实时调整，可以改进和优化这些步骤。

实现这一优化的关键是采用 RT - AIoT（将人工智能技术与传感和机器视觉物联网设备集成到工业基础设施中），以实现更高效的实时工业物联网（IIoT）操作。这种集成改善了人机交互，增强了数据管理和分析能力。基于 RT - AIoT