2-5 toneladas por hora Alta precisión AI clasificador de colores Almendras

Máquina de clasificación basada en aprendizaje profundo

Características:

1. Sortado de ultra alta precisión y reconocimiento de características multidimensionales: Los algoritmos de IA pueden analizar características 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 con colores similares).Adaptación de escenas complejas: La red neuronal convolucional (CNN) se utiliza para hacer frente a ruidos de fondo complejos, como la identificación precisa de tallos de té mezclados y hojas normales en la clasificación del té,y la tasa de falsa alarma puede reducirse a menos de 0.01 por ciento.

2. Capacidad de aprendizaje electrónico de optimización adaptativa dinámica: mediante la tecnología de aprendizaje de transferencia, el dispositivo puede ajustar rápidamente el modelo después de que el nuevo material entre en funcionamiento (por ejemplo,Reducción del 70% en el tiempo de formación cuando se pasa de la clasificación del arroz a la clasificación de 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).