2-5 τόνοι ανά ώρα υψηλής ακρίβειας AI διαλογής χρωμάτων Αμύγδαλα

Al Μηχανή διαλογής βασισμένη στην βαθιά μάθηση

Χαρακτηριστικά:

1. Υπερ-υψηλής ακρίβειας διαλογή και πολυδιάστατη αναγνώριση χαρακτηριστικών: Οι αλγόριθμοι τεχνητής νοημοσύνης μπορούν να αναλύσουν πολυδιάστατα χαρακτηριστικά όπως χρώμα, υφή, σχήμα,και επιφανειακά ελαττώματα (όπως ρωγμές και μούχλα) μέσω της βαθιάς μάθησης, και να επιλύσει το πρόβλημα της αποτυχημένης ανίχνευσης που προκαλείται από παραδοσιακές διαλογές χρωμάτων που βασίζονται σε ένα μόνο χρώμα κατώτατο όριο (όπως διαφανή ξένα σώματα ή ακαθαρσίες με παρόμοια χρώματα).Μία περίπλοκη προσαρμογή σκηνής: Το περιστρεφόμενο νευρικό δίκτυο (CNN) χρησιμοποιείται για την αντιμετώπιση σύνθετου θορύβου φόντου, όπως η ακριβής ταυτοποίηση των μικτών βλαστών τσαγιού και των κανονικών φύλλων κατά τη διαλογή τσαγιού,και το ποσοστό ψευδούς συναγερμού μπορεί να μειωθεί σε λιγότερο από 0.0,01%.

2. Δυναμική προσαρμοστική βελτιστοποίηση Ικανότητα ηλεκτρονικής μάθησης: Χρησιμοποιώντας την τεχνολογία μάθησης μεταφοράς, η συσκευή μπορεί να ρυθμίσει γρήγορα το μοντέλο μετά τη λειτουργία του νέου υλικού (π.χ.70% μείωση του χρόνου κατάρτισης 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).