2-5 tonnellate all'ora Alta precisione AI Color Sorter Mandorle

Al Macchina di classificazione basata su apprendimento profondo

Caratteristiche:

1. Sortire ad altissima precisione e riconoscimento di caratteristiche multidimensionali: gli algoritmi AI possono analizzare caratteristiche multidimensionali come colore, texture, forma,e difetti superficiali (come crepe e muffa) attraverso il deep learning, e risolvere il problema di mancato rilevamento causato dai classificatori di colore tradizionali basati su una singola soglia di colore (come corpi estranei trasparenti o impurità con colori simili).Complesso adattamento della scena: La rete neurale convoluzionale (CNN) è utilizzata per gestire il rumore di fondo complesso, come l'identificazione accurata di steli di tè misti e foglie normali nella classificazione del tè,e il tasso di falso allarme può essere ridotto a meno di 0..01%.

2. Capacità di apprendimento elettronico di ottimizzazione dinamico-adattivo: utilizzando la tecnologia di apprendimento di trasferimento, il dispositivo può rapidamente perfezionare il modello dopo che il nuovo materiale viene messo in funzione (ad esempio,Riduzione del 70% del tempo di formazione durante la migrazione 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).