15 ton per uur Double-layer Crawler AI Deep Self-Learning Edamame Kleur Sorter

                   Al Deep Learning-gebaseerde sorteermachine      

Kenmerken:

 1. Ultra-hoge precisie sorteren
Multidimensionale kenmerkenherkenning: AI-algoritmen kunnen multidimensionale kenmerken zoals kleur, textuur, vorm en oppervlaktefouten (zoals scheuren en schimmel) analyseren door middel van deep learning,en het probleem van gemiste detectie veroorzaakt door traditionele kleursorteren die op een enkele kleursdrempel vertrouwen (zoals transparante vreemde lichamen of verontreinigingen van vergelijkbare kleuren) oplossen.

Complexe scène aanpassing: Convolutionele neurale netwerken (CNN) worden gebruikt om complexe achtergrondgeluiden aan te pakken, zoals het nauwkeurig identificeren van gemengde theestengels en normale bladeren bij het sorteren van thee,en het vals-positieve percentage kan worden teruggebracht tot minder dan 0.01%.

2. Dynamische adaptieve optimalisatie
E-learning mogelijkheden: met behulp van transfer learning technologie kan het apparaat het model snel afstemmen nadat het nieuwe materiaal live is gegaan (bijv.de trainingstijd wordt met 70% verkort bij de migratie van rijst sorteren naar koffiebonen sorteren).

Omgevingszelfkalibratie: het optische correctiealgoritme is geïntegreerd om lichtfluctuaties of stofinterferenties in realtime te compenseren.de stabiliteit van het sorteren in de continue werking van de productielijn te waarborgen, en het vermijden van variaties in de batchkwaliteit als gevolg van veranderingen in het milieu van traditionele apparatuur.

3Een revolutie in efficiëntie en kosten
Snellere verwerkingssnelheid: De GPU-versnelde AI inferentie motor ondersteunt beeldverwerking van meer dan 1000 frames per seconde, en met de high-speed ventiel array,de verwerkingscapaciteit van een enkele machine kan 20 ton/u bereiken (40% hoger dan bij traditionele modellen).

Optimalisatie van het energieverbruik: door middel van versterkingsleer om de ontstekingsstrategie van de spuitklep te optimaliseren, wordt het persluchtverbruik met 30% verminderd,en de jaarlijkse energiebesparingskosten meer dan 150, 000 yuan (bijvoorbeeld de 24-uurs productielijn).

                                                   GeaccepteerdAfgewezen