Poziom inteligencji maszyny do selekcji optycznej AI znajduje szczególne odzwierciedlenie w-samouczeniu się i optymalizacji modelu, fuzji wielu-czujników i inteligentnym rozpoznawaniu, inteligentnej obsłudze i zdalnym sterowaniu itp. Poniżej znajduje się szczegółowe wprowadzenie:
Samodzielne uczenie się i optymalizacja modelu
Samouczenie się w oparciu o duże zbiory danych: maszyna do selekcji światła AI przyjmuje strukturę algorytmu sieci neuronowej i szkoli ekskluzywny model w oparciu o bazę danych-rzeczywistego świata na poziomie milionów poziomów, która może samodzielnie-uczyć się napływających materiałów. Może automatycznie uczyć się swoich funkcji w oparciu o dane o materiałach wejściowych, bez konieczności częstej ręcznej regulacji parametrów i ma duże możliwości adaptacji do nowych materiałów.
Inteligentna aktualizacja w chmurze jednym kliknięciem: niektóre maszyny do selekcji światła AI mogą dokonać inteligentnej aktualizacji jednym kliknięciem za pośrednictwem chmury, która może adaptacyjnie dostosować model rozpoznawania do dynamicznych zmian regionalnego składu materiału. Może także zdalnie optymalizować algorytmy i aktualizować biblioteki rozpoznawania za pośrednictwem OTA, aby utrzymać wysoką wydajność i dokładność sprzętu.
Połączenie wielu czujników i inteligentne rozpoznawanie
Wielowymiarowe zbieranie informacji: optyczna maszyna do sortowania AI łączy wiele technologii czujników, takich jak światło widzialne,-promieniowanie rentgenowskie, bliska-podczerwień, fluorescencja, laser, hiperspektral, wykrywacz metali itp. w celu uzyskania wielo-wymiarowych informacji, takich jak kolor materiału, tekstura, skład chemiczny, struktura wewnętrzna itp. Kamera hiperspektralna, w którą jest wyposażona, może z dokładnością rozpoznawać pełne spektrum tworzyw sztucznych, makulatury, odpadów tekstylnych itp. w 256 pasmach rozróżnianie różnych materiałów, takich jak PC, PVC, PETG itp.
Inteligentne podejmowanie-decyzji i precyzyjne rozpoznawanie: stosując logikę rozmytą i algorytmy głębokiej sieci neuronowej, osiąga się fuzję na poziomie decyzji heterogenicznych danych z wielu-źródeł w celu uzyskania precyzyjnej identyfikacji i klasyfikacji materiałów. Potrafi jednocześnie rozpoznać setki materiałów, a nawet opakowania z tworzyw sztucznych złożone z wielu kombinacji materiałów, a także makulaturę o różnej gęstości włókien.
Inteligentna obsługa i zdalne sterowanie
Monitorowanie urządzeń w czasie rzeczywistym: dzięki połączeniu chmury końcowej na krawędzi i ciągłemu monitorowaniu różnych danych z czujników optyczna maszyna do selekcji AI może monitorować-w czasie rzeczywistym stan działania urządzenia, wykrywać w odpowiednim czasie usterki sprzętu, ukryte zagrożenia i nietypowe sytuacje.
Konserwacja predykcyjna: w oparciu o-dane z monitorowania w czasie rzeczywistym i analizę dużych zbiorów danych maszyny do selekcji optycznej oparte na sztucznej inteligencji mogą przewidzieć czas wystąpienia awarii sprzętu, z wyprzedzeniem formułować plany konserwacji, przeprowadzać konserwację zapobiegawczą, skracać przestoje sprzętu i obniżać koszty konserwacji.
Zdalne sterowanie: Operatorzy mogą dostosowywać parametry, aktualizować programy, diagnozować i naprawiać usterki maszyn do selekcji optycznej AI za pośrednictwem zdalnych terminali, uzyskując zdalne inteligentne zarządzanie sprzętem oraz poprawiając efektywność i wygodę zarządzania.
Szybkie przetwarzanie i inteligentna strategia sortowania
Szybkie skanowanie i przetwarzanie: optyczna maszyna do sortowania AI jest wyposażona w-szybki system skanowania i zaawansowane algorytmy, które pozwalają szybko identyfikować i sortować materiały, znacznie poprawiając wydajność przetwarzania.
Inteligentna optymalizacja strategii sortowania: w oparciu o charakterystykę i wymagania dotyczące sortowania materiałów, optyczne maszyny sortujące AI mogą inteligentnie dostosowywać strategie sortowania, takie jak czas otwierania i zamykania oraz ilość zaworów powietrza, aby osiągnąć precyzyjne sortowanie materiałów o różnych rozmiarach i typach.