15 Tons Per Hour Double-Layer Crawler AI Deep Self-Learning Edamame Color Sorter

                   Al Máy sắp xếp dựa trên Deep Learning      

Đặc điểm:

 1. Phân loại cực cao độ chính xác
Nhận dạng đặc điểm đa chiều: Các thuật toán AI có thể phân tích các đặc điểm đa chiều như màu sắc, kết cấu, hình dạng và khiếm khuyết bề mặt (như vết nứt và nấm mốc) thông qua học sâu,và giải quyết vấn đề phát hiện bị bỏ lỡ gây ra bởi các bộ sắp xếp màu truyền thống dựa trên ngưỡng màu duy nhất (chẳng hạn như các vật thể nước ngoài trong suốt hoặc tạp chất có màu tương tự).

Chuyển đổi cảnh phức tạp: Mạng thần kinh xoắn (CNN) được sử dụng để xử lý tiếng ồn nền phức tạp, chẳng hạn như xác định chính xác các thân trà hỗn hợp và lá bình thường trong phân loại trà,và tỷ lệ dương tính giả có thể giảm xuống dưới 0.01%.

2. Tối ưu hóa thích nghi năng động
Khả năng học điện tử: Sử dụng công nghệ học chuyển giao, thiết bị có thể nhanh chóng tinh chỉnh mô hình sau khi tài liệu mới được đưa vào hoạt động (ví dụ:thời gian đào tạo được giảm 70% khi di chuyển từ phân loại gạo sang phân loại hạt cà phê).

Tự hiệu chuẩn môi trường: thuật toán điều chỉnh quang học được tích hợp để bù đắp biến động ánh sáng hoặc can thiệp bụi trong thời gian thực,đảm bảo sự ổn định của việc phân loại trong hoạt động liên tục của dây chuyền sản xuất, và tránh biến động chất lượng lô do thay đổi môi trường của thiết bị truyền thống.

3. Cách mạng về hiệu quả và chi phí
Tốc độ xử lý nhanh hơn: Động cơ suy luận AI tăng tốc GPU hỗ trợ xử lý hình ảnh hơn 1.000 khung hình mỗi giây, và với mảng van tốc độ cao,Công suất xử lý của một máy duy nhất có thể đạt 20 tấn/giờ (40% cao hơn so với các mô hình truyền thống).

Tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng: Thông qua việc học tăng cường để tối ưu hóa chiến lược kích hoạt của van phun, tiêu thụ không khí nén giảm 30%và chi phí tiết kiệm năng lượng hàng năm vượt quá 150, 000 nhân dân tệ (lấy dây chuyền sản xuất 24 giờ làm ví dụ).

                                                   Được chấp nhậnBị từ chối