Machine de tri basée sur l'apprentissage profond

Caractéristiques:

1. Tri de très haute précision et reconnaissance multidimensionnelle des caractéristiques: les algorithmes d'IA peuvent analyser des caractéristiques multidimensionnelles telles que la couleur, la texture, la forme,et les défauts de surface (tels que les fissures et les moisissures) grâce à l'apprentissage en profondeur, et résoudre le problème de la détection manquée causée par les triers de couleurs traditionnels basés sur un seuil de couleur unique (tels que des corps étrangers transparents ou des impuretés de couleurs similaires).Adaptation de scène complexe: le réseau neuronal convolutif (CNN) est utilisé pour traiter des bruits de fond complexes, tels que l'identification précise des tiges de thé mélangées et des feuilles normales lors du tri du thé,et le taux de fausse alerte peut être réduit à moins de 00,01 pour cent.

2. Optimisation dynamique adaptative Capacité d'apprentissage électronique: en utilisant la technologie d'apprentissage par transfert, l'appareil peut rapidement affiner le modèle une fois que le nouveau matériel est mis en ligne (par exemple,Réduction de 70% du temps de formation lors de la migration du tri du riz au tri des grains de café).

Auto-étalonnage environnemental: l'algorithme de correction optique est intégré pour compenser en temps réel les fluctuations de la lumière ou les interférences de poussière,assurer la stabilité du tri dans le fonctionnement continu de la chaîne de production, et éviter les fluctuations de qualité des lots causées par les changements environnementaux des équipements traditionnels.

3Révolution de l'efficacité et du coût
Vitesse de traitement plus rapide: le moteur d'inférence d'IA accéléré par GPU prend en charge le traitement d'images de plus de 1000 images par seconde, et avec le réseau de vannes à grande vitesse,la capacité de traitement d'une seule machine peut atteindre 20 tonnes/heure (40% plus élevée que celle des modèles traditionnels).

Optimisation de la consommation d'énergie: grâce à l'apprentissage par renforcement pour optimiser la stratégie de déclenchement de la vanne de pulvérisation, la consommation d'air comprimé est réduite de 30%,et le coût annuel d'économie d'énergie dépasse 150, 000 yuans (en prenant l'exemple de la ligne de production de 24 heures).