15 Tonnen pro Stunde Doppelschicht-Crawler KI Tiefe Selbstlernende Edamame Farbsorter

                   Al Deep-Learning-basierte Sortiermaschine      

Eigenschaften:

 1. Ultra-hohe Präzisionssortierung
Mehrdimensionale Merkmalerkennung: KI-Algorithmen können durch Deep Learning mehrdimensionale Merkmale wie Farbe, Textur, Form und Oberflächenfehler (wie Risse und Schimmel) analysieren,und lösen das Problem der fehlenden Erkennung durch traditionelle Farbsorter, die sich auf eine einzige Farbschwelle stützen (z. B. transparente Fremdkörper oder Verunreinigungen ähnlicher Farben).

Komplexe Anpassung von Szenen: Konvolutionelles neuronales Netzwerk (CNN) wird verwendet, um komplexe Hintergrundgeräusche zu behandeln, z. B. um gemischte Teestämme und normale Blätter bei der Teesortierung genau zu identifizieren,und die falsch-positive Rate kann auf weniger als 0 reduziert werden0,01%.

2. Dynamische adaptive Optimierung
E-Learning-Fähigkeit: Mit Hilfe der Transfer-Learning-Technologie kann das Gerät das Modell schnell verfeinern, nachdem das neue Material in Betrieb genommen wurde (z. B.Die Ausbildungsperiode wird bei der Umstellung von der Sortierung von Reis auf die Sortierung von Kaffeebohnen um 70% verkürzt).

Selbstkalibrierung der Umgebung: Der optische Korrekturalgorithmus ist integriert, um Lichtfluktuationen oder Staubstörungen in Echtzeit auszugleichen.Gewährleistung der Stabilität der Sortierung beim kontinuierlichen Betrieb der Produktionslinie, und Vermeidung von Qualitätsschwankungen der Chargen, die durch Umweltveränderungen herkömmlicher Geräte verursacht werden.

3. Revolution in Effizienz und Kosten
Schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeit: Die GPU-beschleunigte KI-Inferenz-Engine unterstützt die Bildverarbeitung von mehr als 1.000 Bildern pro Sekunde und mit der Hochgeschwindigkeitsventil-Arraydie Verarbeitungsleistung einer einzelnen Maschine kann 20 Tonnen/Stunde erreichen (40% höher als bei herkömmlichen Modellen).

Optimierung des Energieverbrauchs: Durch das Verstärkungslernen zur Optimierung der Auslösestrategie des Sprühventils wird der Druckluftverbrauch um 30% reduziert,und die jährlichen Energieeinsparkosten übersteigen 150, 000 Yuan (beispielsweise die 24-Stunden-Produktionslinie).

                                                   AnnahmeAbgelehnt