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Machine de tri basée sur l'apprentissage profond
Caractéristiques:
1. tri de très haute précision
Reconnaissance des caractéristiques multidimensionnelles: les
algorithmes d'IA peuvent analyser des caractéristiques
multidimensionnelles telles que la couleur, la texture, la forme et
les défauts de surface (tels que les fissures et la moisissure)
grce l'apprentissage en profondeur,et résoudre le problème de la
détection manquée causée par les triers de couleurs traditionnels
basés sur un seuil de couleur unique (tels que des corps étrangers
transparents ou des impuretés de couleurs similaires).
Adaptation de scènes complexes: le réseau neuronal convolutif (CNN)
est utilisé pour traiter des bruits de fond complexes, tels que
l'identification précise des tiges de thé mélangées et des feuilles
normales lors du tri du thé,et le taux de faux positifs peut être
réduit moins de 00,01 pour cent.
2Optimisation adaptative dynamique
Capacité d'apprentissage électronique: en utilisant la technologie
d'apprentissage par transfert, l'appareil peut rapidement affiner
le modèle après que le nouveau matériel soit mis en ligne (par
exemple,le temps de formation est réduit de 70% lors de la
migration du tri du riz au tri des grains de café).
Auto-étalonnage environnemental: l'algorithme de correction optique
est intégré pour compenser en temps réel les fluctuations de la
lumière ou les interférences de poussière,assurer la stabilité du
tri dans le fonctionnement continu de la chaîne de production, et
éviter les fluctuations de qualité des lots causées par les
changements environnementaux des équipements traditionnels.
3Révolution de l'efficacité et du coût
Vitesse de traitement plus rapide: le moteur d'inférence d'IA
accéléré par GPU prend en charge le traitement d'images de plus de
1000 images par seconde, et avec le réseau de vannes grande
vitesse,la capacité de traitement d'une seule machine peut
atteindre 20 tonnes/heure (40% plus élevée que celle des modèles
traditionnels).
Optimisation de la consommation d'énergie: grce l'apprentissage par
renforcement pour optimiser la stratégie de déclenchement de la
vanne de pulvérisation, la consommation d'air comprimé est réduite
de 30%,et le coût annuel d'économie d'énergie dépasse 150, 000
yuans (en prenant l'exemple de la ligne de production de 24
heures).
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