15 toneladas por hora rastreador de doble capa IA de autoaprendizaje profundo Edamame clasificador de colores

                   Máquina de clasificación basada en aprendizaje profundo      

Características:

 1. Sortado de ultra alta precisión
Reconocimiento de rasgos multidimensionales: Los algoritmos de IA pueden analizar rasgos multidimensionales como color, textura, forma y defectos superficiales (como grietas y moho) a través del aprendizaje profundo,y resolver el problema de la detección fallida causada por los clasificadores de color tradicionales que dependen de un solo umbral de color (como cuerpos extraños transparentes o impurezas de colores similares).

Adaptación de escenas complejas: la red neuronal convolucional (CNN) se utiliza para hacer frente al ruido de fondo complejo, como identificar con precisión los tallos de té mezclados y las hojas normales en la clasificación del té,y la tasa de falsos positivos puede reducirse a menos de 0.01 por ciento.

2Optimización adaptativa dinámica
Capacidad de aprendizaje electrónico: mediante la tecnología de aprendizaje por transferencia, el dispositivo puede afinar rápidamente el modelo después de que el nuevo material se ponga en marcha (por ejemplo,el tiempo de formación se reduce en un 70% cuando se pasa de la clasificación del arroz a la clasificación de los granos de café).

Autocalibración ambiental: El algoritmo de corrección óptica está integrado para compensar las fluctuaciones de la luz o las interferencias de polvo en tiempo real.garantizar la estabilidad de la clasificación en el funcionamiento continuo de la línea de producción, y evitar las fluctuaciones de calidad de los lotes causadas por los cambios ambientales de los equipos tradicionales.

3Revolución en la eficiencia y el coste
Velocidad de procesamiento más rápida: El motor de inferencia de IA acelerado por GPU admite procesamiento de imágenes de más de 1,000 fotogramas por segundo, y con la matriz de válvulas de alta velocidad,la capacidad de procesamiento de una sola máquina puede alcanzar las 20 toneladas/hora (40% más que los modelos tradicionales).

Optimización del consumo de energía: mediante el aprendizaje de refuerzo para optimizar la estrategia de activación de la válvula de rociado, el consumo de aire comprimido se reduce en un 30%,y el coste anual de ahorro de energía excede de 150, 000 yuanes (tomando la línea de producción de 24 horas como ejemplo).

                                                   AceptadoRechazado