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Al ディープラーニングベースのソートマシン
特徴:
1超高精密度で分類する
多次元特徴認識:AIアルゴリズムは,深層学習を通じて色,質感,形状,表面の欠陥 (裂け目やカビなど) などの多次元特徴を分析できます.単一の色スローゲル (透明な外体や似た色の不純物など) を頼りに伝統的な色ソートによって引き起こされる検出の失敗の問題を解決する.
複合的なシーン適応: 複合的な背景ノイズに対処するために,複合的なニューラルネットワーク (CNN) が使用されます. 例えば,茶の分類で混合した茶茎と通常の葉を正確に識別します.誤陽性率は0未満に 縮小できます0.01%
2. ダイナミック適応最適化
電子学習能力: 移転学習技術を使用して,新しい素材が稼働した後,デバイスはモデルを迅速に微調整することができます (例えば,米からコーヒー豆に切り替えるときの訓練時間は70%短縮されます).
環境自己校正: 光学訂正アルゴリズムが組み込まれ,光の変動や塵の干渉をリアルタイムで補正する.生産ラインの連続運転における分類の安定性を確保する伝統的な機器の環境変化によるバッチ品質変動を回避する.
3効率とコストの革命
GPU加速AI推論エンジンは 秒速1000フレーム以上の画像処理をサポートし 高速バルブ配列により単一の機械の処理能力は20トン/時間に達する (従来のモデルよりも40%高い).
エネルギー消費の最適化: 噴射弁のトリガー戦略を最適化するための強化学習により,圧縮空気の消費量は30%削減されます.年間エネルギー節約コストが150%を超えると24時間生産ラインを例に)
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