Raven inteligence optičnega izbirnega stroja z umetno inteligenco se posebej odraža v samo-učenju in optimizaciji modela, več-senzorski fuziji in inteligentnem prepoznavanju, inteligentnem delovanju in daljinskem upravljanju itd. Sledi podroben uvod:
Samousmerjeno učenje in optimizacija modela
Samoučenje na podlagi velikih podatkov: Stroj za izbiro svetlobe z umetno inteligenco sprejme ogrodje algoritma nevronske mreže in usposablja ekskluzivni model, ki temelji na zbirki podatkov resničnega-sveta na milijonih ravni, ki lahko doseže samo-usmerjeno učenje vhodnih gradiv. Lahko se samodejno nauči svojih funkcij na podlagi vhodnih podatkov o materialu, brez potrebe po pogostem ročnem prilagajanju parametrov, in ima močno prilagodljivost novim materialom.
Inteligentna nadgradnja v oblaku z enim klikom: Nekateri stroji za izbiro svetlobe z umetno inteligenco lahko prek oblaka dosežejo inteligentno nadgradnjo z enim klikom, ki lahko prilagodljivo prilagodi model prepoznavanja glede na dinamične spremembe regionalne materialne sestave. Prav tako lahko na daljavo optimizira algoritme in posodobi knjižnice za prepoznavanje prek OTA, da ohrani visoko zmogljivost in natančnost opreme.
Fuzija več senzorjev in inteligentno prepoznavanje
Večdimenzionalno zbiranje informacij: stroj za optično razvrščanje z umetno inteligenco združuje več senzorskih tehnologij, kot so vidna svetloba, rentgenski-žarki, bližnji-infrardeči, fluorescenčni, laserski, hiperspektralni, detektor kovin itd., za pridobitev več-dimenzionalnih informacij, kot so barva materiala, tekstura, kemična sestava, notranja struktura itd. Hiperspektralna kamera, s katero je opremljen, lahko izvaja prepoznavanje celotnega spektra plastika, odpadni papir, odpadni tekstil itd. skozi 256 pasov, ki natančno razlikujejo različne materiale, kot so PC, PVC, PETG itd.
Inteligentno-odločanje in natančno prepoznavanje: z uporabo mehke logike in algoritmov globoke nevronske mreže je doseženo združevanje heterogenih podatkov iz več-virnih virov za natančno identifikacijo in razvrščanje materialov. Hkrati lahko prepozna na stotine materialov in celo prepozna sestavljeno plastično embalažo, sestavljeno iz več kombinacij materialov, kot tudi odpadni papir z različnimi gostotami vlaken.
Inteligentno upravljanje in daljinsko upravljanje
Spremljanje naprav v realnem času: S kombinacijo oblaka robnega konca in stalnega spremljanja različnih senzorskih podatkov lahko optični izbirni stroj z umetno inteligenco doseže-nadzor stanja delovanja naprave v realnem času, pravočasno odkrivanje napak opreme, skritih nevarnosti in neobičajnih situacij.
Napovedno vzdrževanje: Na podlagi-podatkov spremljanja v realnem času in analize velikih podatkov lahko optični izbirni stroji z umetno inteligenco predvidijo čas pojava okvar opreme, vnaprej oblikujejo načrte vzdrževanja, izvajajo preventivno vzdrževanje, skrajšajo izpade opreme in znižajo stroške vzdrževanja.
Daljinski nadzor: Operaterji lahko prek oddaljenih terminalov prilagajajo parametre, nadgrajujejo programe, diagnosticirajo in obravnavajo napake optičnih izbirnih strojev z umetno inteligenco, s čimer dosežejo oddaljeno inteligentno upravljanje opreme ter izboljšajo učinkovitost in priročnost upravljanja.
Visoka hitrost obdelave in inteligentna strategija razvrščanja
Visoka hitrost skeniranja in obdelave: optični sortirni stroj z umetno inteligenco je opremljen s -hitrim sistemom skeniranja in naprednimi algoritmi, ki lahko hitro prepoznajo in razvrstijo materiale, kar močno izboljša učinkovitost obdelave.
Optimizacija inteligentne strategije razvrščanja: Na podlagi značilnosti in zahtev glede razvrščanja materialov lahko stroji za optično razvrščanje z umetno inteligenco inteligentno prilagajajo strategije razvrščanja, kot sta čas odpiranja in zapiranja ter količina zračnih ventilov, da dosežejo natančno razvrščanje materialov različnih velikosti in vrst.