15 tonnellate all'ora Crawler a doppio strato AI Deep Self-Learning Edamame Color Sorter

                   Al Macchina di classificazione basata su apprendimento profondo      

Caratteristiche:

 1. Sortitura ad altissima precisione
Riconoscimento delle caratteristiche multidimensionali: gli algoritmi di intelligenza artificiale possono analizzare le caratteristiche multidimensionali come colore, consistenza, forma e difetti superficiali (come crepe e muffa) attraverso l'apprendimento profondo,e risolvere il problema del mancato rilevamento causato dai classificatori di colori tradizionali basati su una singola soglia di colore (come corpi estranei trasparenti o impurità di colori simili).

Adattamento di scene complesse: la rete neurale convoluzionale (CNN) viene utilizzata per affrontare rumori di fondo complessi, come l'identificazione accurata di steli di tè misti e foglie normali nella classificazione del tè,e il tasso di falsi positivi può essere ridotto a meno di 0..01%.

2. Ottimizzazione dinamica adattiva
Capacità di apprendimento elettronico: utilizzando la tecnologia di apprendimento tramite trasferimento, il dispositivo può affinare rapidamente il modello dopo che il nuovo materiale viene messo in funzione (ad esempio,il tempo di formazione è ridotto del 70% quando si passa dalla selezione del riso alla selezione dei chicchi di caffè).

Autocalibrazione ambientale: l'algoritmo di correzione ottica è integrato per compensare in tempo reale le fluttuazioni della luce o le interferenze della polvere,assicurando la stabilità della classificazione nel funzionamento continuo della linea di produzione, ed evitare fluttuazioni di qualità dei lotti causate da cambiamenti ambientali delle attrezzature tradizionali.

3Rivoluzione dell'efficienza e dei costi
Velocità di elaborazione più elevata: il motore di inferenza dell'IA accelerato dalla GPU supporta l'elaborazione di immagini di oltre 1.000 fotogrammi al secondo, e con l'array di valvole ad alta velocità,la capacità di lavorazione di una singola macchina può raggiungere 20 tonnellate/ora (40% in più rispetto ai modelli tradizionali).

Ottimizzazione del consumo di energia: attraverso l'apprendimento del rinforzo per ottimizzare la strategia di attivazione della valvola di spruzzo, il consumo di aria compressa è ridotto del 30%,e il costo annuale di risparmio energetico supera 150, 000 yuan (ad esempio la linea di produzione 24 ore su 24).

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