Le niveau d'intelligence de la machine de sélection optique IA se reflète spécifiquement dans l'auto-apprentissage et l'optimisation des modèles, la fusion multi-capteurs et la reconnaissance intelligente, le fonctionnement intelligent et le contrôle à distance, etc. Voici une introduction détaillée :
Apprentissage autodirigé et optimisation du modèle
Auto-apprentissage basé sur le Big Data : la machine de sélection de lumière IA adopte un cadre d'algorithme de réseau neuronal et entraîne un modèle exclusif basé sur une base de données réelle-de plusieurs millions de niveaux, qui peut réaliser un apprentissage autodirigé-des matériaux entrants. Il peut apprendre automatiquement ses fonctionnalités en fonction des données de matériaux d'entrée, sans avoir besoin d'ajustements manuels fréquents des paramètres, et possède une forte adaptabilité aux nouveaux matériaux.
Mise à niveau intelligente en un clic dans le cloud : certaines machines de sélection de lumière IA peuvent réaliser une mise à niveau intelligente en un clic via le cloud, ce qui peut ajuster de manière adaptative le modèle de reconnaissance en fonction des changements dynamiques de la composition régionale des matériaux. Il peut également optimiser à distance les algorithmes et mettre à jour les bibliothèques de reconnaissance via OTA pour maintenir des performances et une précision élevées de l'équipement.
Fusion multi-capteurs et reconnaissance intelligente
Collecte d'informations multidimensionnelles : la machine de tri optique IA intègre plusieurs technologies de capteurs, telles que la lumière visible, les rayons X-, le proche-infrarouge, la fluorescence, le laser, l'hyperspectral, le détecteur de métaux, etc., pour obtenir des informations multi-dimensionnelles telles que la couleur du matériau, la texture, la composition chimique, la structure interne, etc. La caméra hyperspectrale dont elle est équipée peut effectuer une reconnaissance à spectre complet des plastiques, des vieux papiers, des déchets textiles, etc. à travers 256 bandes, avec précision distinguer divers matériaux tels que le PC, le PVC, le PETG, etc.
Prise de décision intelligente-et reconnaissance précise : à l'aide d'algorithmes de logique floue et de réseaux neuronaux profonds, la fusion au niveau décisionnel de données hétérogènes multi-sources est obtenue pour obtenir une identification et une classification précises des matériaux. Il peut reconnaître simultanément des centaines de matériaux, et même reconnaître des emballages en plastique composite composés de plusieurs combinaisons de matériaux, ainsi que des vieux papiers présentant différentes densités de fibres.
Fonctionnement intelligent et télécommande
Surveillance des appareils en temps réel : grâce à la combinaison du cloud périphérique et de la surveillance continue de diverses données de capteurs, la machine de sélection optique IA peut réaliser une surveillance-en temps réel de l'état de fonctionnement des appareils, découvrant en temps opportun les défauts de l'équipement, les dangers cachés et les situations anormales.
Maintenance prédictive : sur la base des données de surveillance-en temps réel et de l'analyse du Big Data, les machines de sélection optique IA peuvent prédire le moment où les pannes d'équipement se produisent, formuler des plans de maintenance à l'avance, effectuer une maintenance préventive, réduire les temps d'arrêt des équipements et réduire les coûts de maintenance.
Contrôle à distance : les opérateurs peuvent ajuster les paramètres, mettre à niveau les programmes, diagnostiquer et gérer les défauts des machines de sélection optique AI via des terminaux distants, réalisant ainsi une gestion intelligente à distance des équipements et améliorant l'efficacité et la commodité de la gestion.
Traitement à grande vitesse et stratégie de tri intelligente
Numérisation et traitement à grande vitesse : la machine de tri optique IA est équipée d'un système de numérisation à grande vitesse-et d'algorithmes avancés, qui peuvent identifier et trier rapidement les matériaux, améliorant ainsi considérablement l'efficacité du traitement.
Optimisation intelligente de la stratégie de tri : en fonction des caractéristiques et des exigences de tri des matériaux, les machines de tri optique IA peuvent ajuster intelligemment les stratégies de tri, telles que l'heure d'ouverture et de fermeture et la quantité de vannes d'air, pour obtenir un tri précis de matériaux de différentes tailles et types.