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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).
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