KI-gestützte Getreide-Besatzanalyse
Sehen Sie sich einen echten Bericht an. Öffnen Sie eine Getreideprobe und untersuchen Sie jeden Besatz, jedes Bruchkorn und jeden Defekt, den das System erkennt, Korn für Korn.
Die physikalische Seite der Getreidequalität
Dies ist die EN 15587 (Besatz) Seite der Getreideanalyse. Jedes Objekt in der Probe wird erkannt und klassifiziert, niemals geschätzt. Jede Zahl lässt sich auf ein Korn im Bild zurückführen.
Über 20 Klassen pro Kultur, für Weizen, Gerste, Hafer, Raps und Hanf. Ist Ihre Kultur nicht dabei? Weitere Kulturen können auf Anfrage hinzugefügt werden.
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Was Ihre Probe tatsächlich scannt
Sie haben das Ergebnis gesehen. Dies ist das Gerät, das es liefert. Tippen Sie auf einen beliebigen Teil, um zu sehen, was er macht.
Die eingewogene Probe wird im geschlossenen Gehäuse abgelichtet und in etwa drei Sekunden klassifiziert. Für jedes Ergebnis wird ein überprüfbares Bild gespeichert, das Sie später öffnen und überprüfen können.
Fragen zur Besatzbestimmung beantwortet
Eine optische Methode: Sie fotografiert eine Getreideprobe und klassifiziert jedes Objekt (einwandfreies Grundgetreide, Besatz, Bruchkorn und beschädigte Körner, Unkrautsamen, Krankheiten) in etwa drei Sekunden. Sie liefert eine Aufschlüsselung nach EN 15587 (Besatz), wobei jede Zahl auf einzelne Körner rückverfolgbar ist.
Körnerbesatz (anderes Getreide), Unkraut- und Fremdsamen, Steine, Spelzen, Pflanzenteile und Verunreinigungen; Bruchkorn, Schmachtkorn, Auswuchskörner, dunkle und durch tierische Schädlinge beschädigte Körner; sowie gesundheitsschädlicher Besatz wie Mutterkorn, Sklerotien und Fusarium. Über 20 Klassen pro Kultur.
Derzeit Weizen, Gerste, Hafer, Raps und Hanf, jeweils mit einem eigenen Modell. Weitere Kulturen können auf Anfrage hinzugefügt werden.
NIR misst Inhaltsstoffe: Protein, Feuchte, Öl. Dieses Gerät misst die physikalische Zusammensetzung: Besatz, beschädigte Körner und Fremdbesatz. Sie beantworten unterschiedliche Fragen; die meisten Erfassungsstellen nutzen beides.
Es führt dieselbe Besatzbestimmung in Sekunden statt in etwa 30 Minuten durch und speichert für jedes Ergebnis ein überprüfbares Bild. Das Personal nutzt es, um jede Lieferung zu prüfen, und behält die manuelle Bestimmung für Streitfälle oder Kalibrierungen vor.
Jedes Objekt wird einzeln klassifiziert, sodass die Ergebnisse auf das Bild rückverfolgbar sind und nicht geschätzt werden. In einer unabhängigen Blindstudie mit fünf erfahrenen Labortechnikern stimmte die Einstufung von GrainODM in 96.2% der Proben mit mindestens einem Experten überein, gestützt durch 600+ Produktionstests über vier Monate.
Hauptgetreide: Wheat · Barley · Undehulled oat · Rapeseed · Healthy hemp
Besatz & Mängel: Animal parts · Beans · Borage · Broken · Buckwheat · Castor seed · Cockspur grass · Common couch · Common thistle · Common wild oat · Corn · Cornflower · Curly dock · Damaged · Darkened · Debris · Dehulled hemp · Ergot · Foreign material · Foreign seeds · Fusarium · Galium · Grain cereal · Hairy tare · Heat damage · Hemp husk · Husk · Immature · Immature hemp seeds · Legumes · Lentil · Mustard · Oat · Oats · Oilseed radish · Other grain · Other seeds · Overheated · Pale smartweed · Peas · Pebble · Pest damage · Plant parts · Ragweed seeds · Rye · Sclerotium · Small · Small bugloss · Spoiled · Sprouted · Stones · Sunflower seed · Toothed medick · Triticale · Twin oat · Wild radish · Wild radish dehulled · Woolly burdock
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Dainius Grigaitis
Business Development Manager