15 τόνοι ανά ώρα Διπλό στρώμα Crawler AI Βαθύ αυτομάθησης Edamame Color Sorter

                   Al Μηχανή διαλογής βασισμένη στην βαθιά μάθηση      

Χαρακτηριστικά:

 1. Υπερ-υψηλής ακρίβειας διαλογή
Πολυδιάστατη αναγνώριση χαρακτηριστικών: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν πολυδιάστατα χαρακτηριστικά όπως χρώμα, υφή, σχήμα και ελαττώματα επιφάνειας (όπως ρωγμές και μούχλα) μέσω βαθιάς μάθησης,και να επιλύσει το πρόβλημα της απουσίας ανίχνευσης που προκαλείται από παραδοσιακές συσκευές διαλογής χρωμάτων που βασίζονται σε ένα ενιαίο κατώτατο χρώμα (όπως διαφανή ξένα σώματα ή ακαθαρσίες παρόμοιων χρωμάτων).

Ανταλλαγή περίπλοκων σκηνών: Το συμπυκνωτικό νευρικό δίκτυο (CNN) χρησιμοποιείται για την αντιμετώπιση σύνθετου θορύβου φόντου, όπως η ακριβής αναγνώριση των μικτών βλαστών τσαγιού και των φυσιολογικών φύλλων κατά τη διαλογή τσαγιού,και το ποσοστό ψευδώς θετικών μπορεί να μειωθεί σε λιγότερο από 00,01%.

2Δυναμική προσαρμοστική βελτιστοποίηση
Ικανότητα ηλεκτρονικής μάθησης: Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία μάθησης μεταφοράς, η συσκευή μπορεί να βελτιώσει γρήγορα το μοντέλο μετά την ενεργοποίηση του νέου υλικού (π.χ.ο χρόνος κατάρτισης μειώνεται κατά 70% κατά τη μετάβαση από τη διαλογή ρυζιού στη διαλογή κόκκων καφέ).

Περιβαλλοντική αυτοκαθορισμός: Ο αλγόριθμος οπτικής διόρθωσης είναι ενσωματωμένος για να αντισταθμίζει τις διακυμάνσεις του φωτός ή τις παρεμβολές σκόνης σε πραγματικό χρόνο,διασφάλιση της σταθερότητας της διαλογής κατά τη συνεχή λειτουργία της παραγωγής, και την αποφυγή των διακυμάνσεων της ποιότητας των παρτίδων που προκαλούνται από τις περιβαλλοντικές αλλαγές των παραδοσιακών εξοπλισμούς.

3Επανάσταση στην αποτελεσματικότητα και το κόστος
Ταχύτερη ταχύτητα επεξεργασίας: Η μηχανή συμπεράσματος τεχνητής νοημοσύνης που επιταχύνεται από GPU υποστηρίζει επεξεργασία εικόνας άνω των 1.000 πινάκων ανά δευτερόλεπτο, και με τη σειρά βαλβίδων υψηλής ταχύτητας,η ικανότητα επεξεργασίας ενός μόνο μηχανήματος μπορεί να φθάσει τους 20 τόνους/ώρα (40% υψηλότερη από αυτή των παραδοσιακών μοντέλων).

Βελτίωση της κατανάλωσης ενέργειας: μέσω της μάθησης ενίσχυσης για τη βελτιστοποίηση της στρατηγικής ενεργοποίησης της βαλβίδας ψεκασμού, η κατανάλωση συμπιεσμένου αέρα μειώνεται κατά 30%,και το ετήσιο κόστος εξοικονόμησης ενέργειας υπερβαίνει τα 150, 000 γιουάν (παραλαμβάνοντας την 24ωρη γραμμή παραγωγής ως παράδειγμα).

                                                   ΑποδεκτόΑπορρίφθηκε