Nivo inteligencije AI optičke mašine za selekciju posebno se ogleda u-samoučenju i optimizaciji modela, multi-fuziji više senzora i inteligentnom prepoznavanju, inteligentnom radu i daljinskom upravljanju, itd. Sljedeći je detaljan uvod:
Samousmjereno učenje i optimizacija modela
Samoučenje zasnovano na velikim podacima: AI mašina za odabir svjetla usvaja okvir algoritma neuronske mreže i trenira ekskluzivni model baziran na milionskoj razini stvarnog-svjetske baze podataka, čime se može postići samo-usmjereno učenje ulaznih materijala. Može automatski naučiti svoje karakteristike na osnovu ulaznih podataka o materijalu, bez potrebe za čestim ručnim podešavanjem parametara i ima snažnu prilagodljivost novim materijalima.
Inteligentna nadogradnja u oblaku jednim klikom: Neke mašine za odabir AI svjetla mogu postići inteligentnu nadogradnju jednim klikom kroz oblak, koji može adaptivno prilagoditi model prepoznavanja prema dinamičkim promjenama regionalnog sastava materijala. Takođe može daljinski optimizovati algoritme i ažurirati biblioteke za prepoznavanje putem OTA-a kako bi održao visoke performanse i tačnost opreme.
Fuzija više senzora i inteligentno prepoznavanje
Višedimenzionalno prikupljanje informacija: AI optička mašina za sortiranje integriše višestruke senzorske tehnologije, kao što su vidljivo svjetlo, X{0}}zrake, bliski-infracrveni, fluorescencijski, laserski, hiperspektralni, detektori metala, itd., kako bi se dobile više-dimenzionalne informacije kao što su boja materijala, tekstura, hemijski sastav, unutrašnja struktura koja je opremljena sa potpunim reflektorskim pregledom, itd. plastika, otpadni papir, otpadni tekstil itd. kroz 256 traka, precizno razlikovanje različitih materijala kao što su PC, PVC, PETG, itd.
Inteligentno{0}}donošenje odluka i precizno prepoznavanje: Koristeći fuzzy logiku i algoritame duboke neuronske mreže, postiže se fuzija na nivou odluke više-heterogenih podataka iz više izvora kako bi se postigla precizna identifikacija i klasifikacija materijala. Istovremeno može prepoznati stotine materijala, pa čak i kompozitnu plastičnu ambalažu sastavljenu od više kombinacija materijala, kao i otpadni papir različite gustoće vlakana.
Inteligentan rad i daljinsko upravljanje
Praćenje uređaja u realnom vremenu: Kombinacijom rubnog oblaka i kontinuiranog praćenja različitih senzorskih podataka, AI optička mašina za odabir može postići-praćenje stanja rada uređaja u stvarnom vremenu, blagovremeno otkrivanje kvarova opreme, skrivenih opasnosti i nenormalnih situacija.
Prediktivno održavanje: Na osnovu podataka praćenja u stvarnom-vremenu i analize velikih podataka, AI optičke mašine za selekciju mogu predvidjeti vrijeme pojave kvarova opreme, unaprijed formulirati planove održavanja, provesti preventivno održavanje, smanjiti vrijeme zastoja opreme i smanjiti troškove održavanja.
Daljinsko upravljanje: Operateri mogu podešavati parametre, nadograditi programe, dijagnosticirati i upravljati kvarovima AI optičkih mašina za selekciju preko udaljenih terminala, postižući daljinsko inteligentno upravljanje opremom i poboljšavajući efikasnost i udobnost upravljanja.
Velika brzina obrade i inteligentna strategija sortiranja
Velika brzina skeniranja i obrade: AI optička mašina za sortiranje je opremljena-sistemom za skeniranje velike brzine i naprednim algoritmima, koji mogu brzo identificirati i sortirati materijale, značajno poboljšavajući efikasnost obrade.
Optimizacija inteligentne strategije sortiranja: Na osnovu karakteristika i zahtjeva za sortiranje materijala, AI optičke mašine za sortiranje mogu inteligentno prilagoditi strategije sortiranja, kao što su vrijeme otvaranja i zatvaranja i količina zračnih ventila, kako bi se postiglo precizno sortiranje materijala različitih veličina i vrsta.