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產(chǎn)品簡(jiǎn)述

名德光電人工智能分選設(shè)備在可見(jiàn)光光電分選領(lǐng)域引入深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)等人工智能手段進(jìn)行物料圖像分析處理，并通過(guò)CNN局部連接、權(quán)值共享、多卷積核等方法，在訓(xùn)練過(guò)程中自動(dòng)提取物料多維立體特征建立數(shù)據(jù)庫(kù)，分選效果遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)光電方法。

技術(shù)優(yōu)勢(shì)

1，    在光電分選領(lǐng)域引入AI深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN等人工智能手段進(jìn)行物料圖像分析處理技術(shù)。

2，    AI光電分選技術(shù)可自動(dòng)提取物料的多維特征，如紋理、形狀、顏色、質(zhì)感、光澤等，大大提升了分選效果，擴(kuò)展了分選場(chǎng)景和物料種類，滿足市場(chǎng)多元化和個(gè)性化分選要求，解決目前色選機(jī)市場(chǎng)色選物料受限的難題。

3，    光電分選對(duì)實(shí)時(shí)性要求很高，而CNN運(yùn)算相對(duì)較慢。對(duì)此我公司采用模型壓縮技術(shù)對(duì)CNN運(yùn)算速度進(jìn)行加速，大大提高識(shí)別效率。

4，    針對(duì)很多工礦物料無(wú)法獲取海量數(shù)據(jù)的情況，我公司采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)和工業(yè)圖像樣本增強(qiáng)技術(shù)，保證了非海量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的識(shí)別精度。

5，    人工智能分選機(jī)使用千兆網(wǎng)相機(jī)，將圖像數(shù)據(jù)傳入多GPU計(jì)算平臺(tái)，計(jì)算平臺(tái)采用CNN進(jìn)行物料種類辨別技術(shù)，準(zhǔn)確識(shí)別物料表面特征及紋理結(jié)構(gòu)等

人工智能分選機(jī)產(chǎn)品特點(diǎn)

1，    在分選領(lǐng)域，引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能手段，解決了色選機(jī)只能依據(jù)簡(jiǎn)單判據(jù)分選的問(wèn)題。

2，    根據(jù)用戶分選需求建立分選模式，滿足用戶多元化和個(gè)性化分選要求。

3，    自主研發(fā)的軟件系統(tǒng)及封閉式整機(jī)結(jié)構(gòu)，內(nèi)部主要器件均采用進(jìn)口元件，可以適應(yīng)工礦業(yè)高粉塵、高污染、高腐蝕等惡劣環(huán)境的要求，應(yīng)用范圍更廣，壽命更長(zhǎng)。

4，    履帶式柔性物料輸送系統(tǒng)，落差小、產(chǎn)量大，適應(yīng)更多物料所選。

5，    振動(dòng)給料部分和設(shè)備主體部分采用分體式結(jié)構(gòu)，避免給料過(guò)程中產(chǎn)生的振動(dòng)對(duì)主體的影響，是設(shè)備運(yùn)行更加穩(wěn)定。

6，    可以通過(guò)學(xué)習(xí)模式不斷提升分選效果，且開(kāi)發(fā)深度學(xué)習(xí)模式。

7，    高度智能，可遠(yuǎn)程調(diào)試、智慧監(jiān)測(cè)，遠(yuǎn)程服務(wù)，遠(yuǎn)程軟件升級(jí)。

可分選礦石

可適用分選礦石物料：

滑石   硅灰石 方解石  石英石
螢石 鉀長(zhǎng)石 菱鎂礦  鋰輝石
磷礦  金礦  高晶硅 氧化銅礦

重晶石 鋁土礦 鉛鋅螢石礦  鉛鋅重晶礦

不限于上述礦石，眼睛可見(jiàn)的區(qū)別都適用于人工智能分選機(jī)！

分選物料種類廣泛，可應(yīng)用于堅(jiān)果、雜糧五谷、中藥材、脫水食品等物料分選