15 toneladas por hora rastreador de camada dupla AI Deep Self-Learning Edamame Color Sorter

                   Máquina de classificação baseada em aprendizagem profunda      

Características:

 1. Selecção de ultra-alta precisão
Reconhecimento de características multidimensionais: algoritmos de IA podem analisar características multidimensionais como cor, textura, forma e defeitos de superfície (como rachaduras e mofo) através de aprendizado profundo,e resolver o problema da detecção perdida causada por classificadores de cores tradicionais que dependem de um único limiar de cor (como corpos estranhos transparentes ou impurezas de cores semelhantes).

Adaptação de cenários complexos: A rede neural convolucional (CNN) é usada para lidar com ruídos de fundo complexos, como identificar com precisão caules misturados de chá e folhas normais na triagem de chá,e a taxa de falsos positivos pode ser reduzida a menos de 00,01%.

2. Optimização adaptativa dinâmica
Capacidade de aprendizagem eletrônica: utilizando a tecnologia de aprendizagem por transferência, o dispositivo pode ajustar rapidamente o modelo após o novo material entrar em funcionamento (por exemplo,o tempo de formação é reduzido em 70% quando se passa da triagem do arroz para a triagem dos grãos de café).

Auto-calibração ambiental: O algoritmo de correção óptica é integrado para compensar as flutuações de luz ou as interferências de poeira em tempo real,assegurar a estabilidade da triagem no funcionamento contínuo da linha de produção, e evitar as flutuações de qualidade dos lotes causadas por alterações ambientais dos equipamentos tradicionais.

3Revolução na eficiência e no custo
Velocidade de processamento mais rápida: o motor de inferência de IA acelerado pela GPU suporta processamento de imagem de mais de 1.000 quadros por segundo, e com a matriz de válvulas de alta velocidade,A capacidade de processamento de uma única máquina pode atingir 20 toneladas/hora (40% superior à dos modelos tradicionais).

Optimização do consumo de energia: através da aprendizagem de reforço para otimizar a estratégia de disparo da válvula de pulverização, o consumo de ar comprimido é reduzido em 30%,e o custo anual de economia de energia excede 150, 000 yuans (tomando como exemplo a linha de produção de 24 horas).

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