Razina inteligencije AI optičkog stroja za odabir posebno se odražava u samo-učenju i optimizaciji modela, multi-fuziji senzora i inteligentnom prepoznavanju, inteligentnom radu i daljinskom upravljanju, itd. Slijedi detaljan uvod:
Samousmjereno učenje i optimizacija modela
Samoučenje temeljeno na velikim podacima: AI svjetlosni stroj za odabir usvaja okvir algoritma neuronske mreže i trenira ekskluzivni model temeljen na milijunskoj razini baze podataka stvarnog-svijeta, čime se može postići samo-usmjereno učenje pristiglih materijala. Može automatski naučiti svoje značajke na temelju ulaznih podataka o materijalu, bez potrebe za čestim ručnim podešavanjem parametara i ima snažnu prilagodljivost novim materijalima.
Inteligentna nadogradnja oblaka jednim klikom: Neki strojevi za odabir svjetla pomoću umjetne inteligencije mogu postići inteligentnu nadogradnju jednim klikom putem oblaka, koja može adaptivno prilagoditi model prepoznavanja u skladu s dinamičkim promjenama regionalnog sastava materijala. Također može daljinski optimizirati algoritme i ažurirati biblioteke za prepoznavanje putem OTA-e kako bi se održala visoka izvedba i točnost opreme.
Kombinacija više senzora i inteligentno prepoznavanje
Višedimenzionalno prikupljanje informacija: AI optički stroj za sortiranje integrira više tehnologija senzora, kao što su vidljiva svjetlost, X-zrake, bliski-infracrveni, fluorescencija, laser, hiperspektral, detektor metala, itd., za dobivanje više-dimenzionalnih informacija kao što su boja materijala, tekstura, kemijski sastav, unutarnja struktura itd. Hiperspektralna kamera kojom je opremljen može izvršiti prepoznavanje punog spektra plastike, starog papira, otpadnog tekstila itd. kroz 256 vrpci, točno razlikujući različite materijale kao što su PC, PVC, PETG itd.
Inteligentno-donošenje odluka i precizno prepoznavanje: upotrebom neizrazite logike i algoritama duboke neuronske mreže postiže se fuzija heterogenih podataka s više-izvora na razini odluke kako bi se postigla precizna identifikacija i klasifikacija materijala. Može istovremeno prepoznati stotine materijala, pa čak i kompozitnu plastičnu ambalažu sastavljenu od više kombinacija materijala, kao i stari papir s različitim gustoćama vlakana.
Inteligentan rad i daljinsko upravljanje
Praćenje uređaja u stvarnom vremenu: Kombinacijom rubnog oblaka i kontinuiranog praćenja različitih senzorskih podataka, AI optički stroj za odabir može postići-praćenje statusa rada uređaja u stvarnom vremenu, pravovremeno otkrivanje grešaka opreme, skrivenih opasnosti i nenormalnih situacija.
Prediktivno održavanje: Na temelju-podataka praćenja u stvarnom vremenu i analize velikih podataka, optički strojevi za odabir AI mogu predvidjeti vrijeme nastanka kvarova opreme, unaprijed formulirati planove održavanja, provesti preventivno održavanje, smanjiti vrijeme zastoja opreme i smanjiti troškove održavanja.
Daljinsko upravljanje: Operateri mogu podešavati parametre, nadograđivati programe, dijagnosticirati i rješavati greške AI optičkih strojeva za odabir preko udaljenih terminala, postižući daljinsko inteligentno upravljanje opremom i poboljšavajući učinkovitost i praktičnost upravljanja.
Velika brzina obrade i inteligentna strategija sortiranja
Brzo skeniranje i obrada: AI optički stroj za sortiranje opremljen je -sustavom skeniranja velike brzine i naprednim algoritmima koji mogu brzo identificirati i sortirati materijale, uvelike poboljšavajući učinkovitost obrade.
Optimizacija inteligentne strategije sortiranja: Na temelju karakteristika i zahtjeva materijala za sortiranje, AI optički strojevi 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.