莱恩德大米外观品质检测仪好不好用？看这三个客户的真实反馈

客户案例一：省级粮油质检中心升级检测方案

①客户背景：

这个质检中心是省级粮食质量监测机构, 实验室配备很全, 平常承担辖区里大米加工企业的质量抽检工作, 还有品种鉴定工作。检测任务量多, 样品涵盖粳米、籼米、糯米以及糙米等好多品类, 核心检测指标有整精米率、垩白度、粒型参数以及黄粒米含量。原来的检测设备是早期购买的简易图像分析系统, 已经用了好多年。

②客户痛点：

原本存在的系统, 其扫描分辨率欠缺, 不太够, 没办法比较清晰地去识别那个米粒的垩白区域, 进而致使垩白度数据出现比较大幅的波动。部分的那些小碎米以及未成熟粒, 在进行图像分割的时候, 频率较高地会出现粘连现象, 用人为的方式加以修正, 要耗费相当多的时间。此设备根本不具备自动学习的功能, 对于不同品种的粒进行识别, 全部依靠人工去通过眼睛查看, 主观方面的误差较为显著。更为麻烦棘手的状况是, 旧的设备所使用的软件没办法去适配新颁布的GB/T 35881 - 2018等这样的国家标准, 检测报告在接受监管复审的时候, 有好多次都被退回来, 要求重新进行检验。

③解决方案：

经莱恩德技术团队在现场进行评估之后, 推荐了LD-DM大米外观品质检测仪（高配版）, 还配套了A4加长双光源彩色扫描仪，该机型配备着光学分辨率4800×9600, 透扫幅面为30 cm×20 cm, 小像素尺寸精细到0.0053mm×0.0026mm, 将垩白区域识别不清的问题全部解决了, 仪器内置的自动学习和识别特性, 能够有效地分割粘连种粒, 并且自动分类异品种粒。软件版本, 已对GB/T 17891、GB 1354 - 2018以及LS/T 6116 - 2016等当下现行标准达成了全面兼容性, 检测报告能够一键生成。

④应用效果：

在完成升级之后, 对于整精米率以及碎米率的检测误差, 能够稳定地控制在此范围以内, 也就是±1.0% , 而重现性误差不会超过±0.25% , 并且数据通过率显著提高。针对单批次 2000 粒样品而言, 其分析时间从原本的 40 分钟被压缩到 90 秒以内, 每日检测通量几乎翻了近 3 倍。质检人员反馈称, 当下仅需把样品放置到扫描仪当中, 仪器便会自动完成分割、测量以及分类等操作, 人工仅仅需要进行终复核, 在交互修正之后准确率能够达到 100% , 质检中心的工作效率体现出明显改善。

客户案例二：中型大米加工企业的品控升级

①客户背景：

一家大米生产企业, 其年加工能力为5万吨, 主要从事优质籼米以及珍珠米生产, 产品供给本地商超还有餐饮连锁。该企业设有品控实验室, 配备3名质检员, 日常状态下需要对每批次原料稻谷与成品大米开展外观品质检测, 核心留意粒型长宽比、整精米率以及垩白率, 以此来指导碾米机参数调整。

②客户痛点：

企业先前运用游标卡尺以手工方式测量米粒长宽比, 效率极为低下, 并且数据量十分稀少, 难以体现整批大米的粒型分布状况。垩白率检测依靠质检员凭借肉眼对照标准图谱, 不同人员的检测结果存在较大差异, 致使加工环节的调整依据不具备可靠性。更为令人苦恼的是, 人工检测结果无法留存储存原始图像, 一旦客户投诉粒型不均匀或者碎米超出标准, 企业缺少有效证据用以追溯。

③解决方案：

莱恩德给它配备了LD-DM大米外表质量检测仪（低配版本, 带有扫描仪）。这种机型能够自动在一次性条件下测定每一粒米的长度、宽度、长宽比例以及圆度, 长度测量产生的误差小于或等于正负0.05毫米, 长宽比误差小于或等于正负0.05, 大大超过了依靠人工进行测量所具备的精度。仪器开展分析得出的结果直接与国标相对应, 可以输出粒型分布图形以及排列图形, 参与品控工作的人员能够凭借直观方式看到整批大米的粒型离散状况。用于分析的图像和得出的结果数据能够进行保存, 并且导出至Excel表格之中, 能为每一批次的产品构建数字档案。

④应用效果：

当今之时, 品控人员仅需把二百克大米样子铺于扫描仪之上, 接着点击那“开始分析”按钮, 待九十秒过后, 便可获取涵盖垩白度、碎米率、整精米率等多达十多项指标的数据。而后企业依据所检测出来的数据, 准确地调整碾米机的压力, 如此一来, 整精米率提高了大概两个百分点, 碎米率降低了一点五个百分点。进而客户投诉的比率显著地下降, 产品在商超渠道的退货概率降低了六成。企业的负责人宣称, 这套设备使得品控拥有了“铁证”, 对於下游的客户而言, 信任感也增强了。

客户案例三：农业科研机构的品种选育检测

①客户背景：

某省级的农业科学研究院里专门进行水稻育种的实验室, 集中力量开展优质稻品种筛选培育工作。该实验室每年都要针对数百份育种材料展开关于外观品质的评定判断过程, 着重考量粒型长宽比例、垩白程度、糙米中胚芽所占比率以及裂纹出现概率等一系列指标, 以此为育种方面的决策给予数据方面的支撑协助。在该实验室中工作的实验人员大多是研究生和助理研究员身份, 他们实际操作的水平存在大小不一的差别情况。

②客户痛点：

传统检测方式, 得要实验员一粒一粒地去观察, 还要进行测量, 然后记录下来, 一份材料常常得耗费一整天的时间, 并且很容易因为疲劳致使出现漏检或者误判的情况。不同的实验员, 对于垩白度的判定标准是不一样的, 数据的可比性很差。裂纹率的检测是特别困难的, 通过人工用眼睛去看很难发现那些细微的裂纹, 然而这些裂纹会直接对大米的蒸煮品质以及耐储存性造成影响。另外, 育种实验需要去对比不同年份、不同材料的数据, 可是原始记录大多都是纸质表格, 后续统计分析的工作量非常巨大。

③解决方案：

莱恩德给研究院提供了LD-DM高配版, 此高配版配备扫描仪以及笔记本电脑诶, 并针对科研场景做了定制化配置: 仪器内置的自动学习功能能够快速适应不同育种材料的外观特征, 并且支持黑米专项检测, 检测涵盖黑色度、黑米率等指标, 全部契合NY/T 832-2004标准。仪器云平台支持数据在云端存储, 方便不同课题组随时去查看以及调取历史数据嘞。与此同时, 分析所得的结果被输出到Excel表格之中, 该表格能够直接被用于诸如SPSS等的统计分析软件, 从而极大程度地缩减数据处理的周期。

④应用效果：

实验室当下能够同时对20份育种材料展开分析, 每份育种植材料存有大约300粒样品, 全部的这些检测能在半小时之内给完成。仪器能够自动辨别并做好裂纹米粒的标记这事儿, 裂纹率检测的准确性比率从人工的大约70%提升到95%以上。糙米胚芽率所具备具有的那个检测功能为评估加工强度对于营养保留产生的那些影响提供了能够量化的依据的呢 , 还辅佐这个团队选育出了两个胚芽保留率相对比较高的新品种。实验员给出反馈, 那个屏幕录制功能给实验过程弄出了完整记录, 方便在撰写论文时节进行数据溯源, 研究院把LD-DM放进了它进行品种选育的标准检测流程里。

客户满意度数据

总结

从省级质检中心开展的大批量标准检测, 到大米加工企业进行的品控提效作业, 再到农业科研机构所做的品种选育分析, 莱恩德LD-DM大米外观品质检测仪于不同的应用场景里, 都呈现出稳定的检测性能以及灵活的场景适配能力。它具备的高分辨率成像、自动学习分割、多指标同步分析等核心功能, 切实解决了传统检测手段存在的精度不足、效率低下还有数据不可追溯等实际问题。对用户而言, 致力于提供符合实际需求的产品配置以及配套服务的是莱恩德, 要是你想知晓更详细的产品信息, 或者依据你的具体场景拿到合适方案, 欢迎借助官方渠道联系莱恩德技术团队去咨询。