Tekoälyn optisen valintakoneen älykkyys heijastuu erityisesti itse-oppimiseen ja mallien optimointiin, useiden anturien yhdistämiseen ja älykkääseen tunnistukseen, älykkääseen käyttöön ja kauko-ohjaukseen jne. Seuraavassa on yksityiskohtainen esittely:
Itseohjautuva oppiminen ja mallin optimointi
Itseoppiminen isoihin tietoihin perustuen: AI Light -valintakone ottaa käyttöön hermoverkkoalgoritmikehyksen ja kouluttaa ainutlaatuisen mallin, joka perustuu miljoonien tason todelliseen-maailman tietokantaan, joka voi saavuttaa tulevan materiaalin itseohjautuvan-oppimisen. Se voi oppia automaattisesti ominaisuutensa syötemateriaalitietojen perusteella ilman toistuvia manuaalisia parametrien säätöjä, ja sillä on vahva sopeutumiskyky uusiin materiaaleihin.
Pilven yhdellä napsautuksella älykäs päivitys: Jotkut tekoälyn valintakoneet voivat saavuttaa yhden napsautuksen älykkään päivityksen pilven kautta, joka voi mukauttaa tunnistusmallia alueellisen materiaalikoostumuksen dynaamisten muutosten mukaan. Se voi myös etäoptimoida algoritmeja ja päivittää tunnistuskirjastoja OTA:n kautta laitteiden korkean suorituskyvyn ja tarkkuuden ylläpitämiseksi.
Usean sensorin fuusio ja älykäs tunnistus
Moniulotteinen tiedonkeruu: Optinen tekoälylajittelukone integroi useita anturitekniikoita, kuten näkyvän valon, röntgensäteen, lähi-infrapuna-, fluoresenssi-, laser-, hyperspektri-, metallinilmaisimen jne., saadakseen moniulotteisia tietoja, kuten materiaalin väriä, rakennetta, kemiallista koostumusta, sisäistä rakennetta jne. Hyperspektrikamera, joka on varustettu jätetekstin tunnistus, se on varustettu täysimittaisella jätetekstillä. jne. 256 kaistan kautta erottaen tarkasti erilaiset materiaalit, kuten PC, PVC, PETG jne.
Älykäs päätöksenteko{0}}ja tarkka tunnistus: Käyttämällä sumeaa logiikkaa ja syvän neuroverkkoalgoritmeja saadaan aikaan usean lähteen heterogeenisen datan päätöstasoinen yhdistäminen materiaalien tarkan tunnistamisen ja luokittelun saavuttamiseksi. Se tunnistaa samanaikaisesti satoja materiaaleja ja jopa useista materiaaliyhdistelmistä koostuvia yhdistelmämuovipakkauksia sekä eri kuitutiheyksisiä jätepaperia.
Älykäs käyttö ja kaukosäädin
Reaaliaikainen laitevalvonta: Yhdistämällä reunapään pilven ja erilaisten anturitietojen jatkuvan valvonnan, tekoälyn optinen valintakone voi seurata laitteen toimintatilaa reaaliajassa{0}}, havaita ajoissa laiteviat, piilotetut vaarat ja epänormaalit tilanteet.
Ennakoiva huolto: Reaaliaikaisten{0}}seurantatietojen ja ison datan analyysin perusteella tekoälyn optiset valintakoneet voivat ennustaa laitevikojen esiintymisajan, laatia huoltosuunnitelmat etukäteen, suorittaa ennaltaehkäisevää huoltoa, vähentää laitteiden seisokkeja ja alentaa ylläpitokustannuksia.
Kaukosäädin: Käyttäjät voivat säätää parametreja, päivittää ohjelmia, diagnosoida ja käsitellä tekoälyn optisten valintakoneiden vikoja etäpäätteiden kautta, mikä mahdollistaa laitteiden älykkään etähallinnan ja parantaa hallinnan tehokkuutta ja mukavuutta.
Nopea käsittely ja älykäs lajittelustrategia
Nopea skannaus ja käsittely: Tekoälyn optinen lajittelukone on varustettu nopealla{0}}skannausjärjestelmällä ja edistyneillä algoritmeilla, jotka tunnistavat ja lajittelevat materiaalit nopeasti, mikä parantaa huomattavasti käsittelyn tehokkuutta.
Älykäs lajittelustrategian optimointi: Materiaalien ominaisuuksien ja lajitteluvaatimusten perusteella tekoälyn optiset lajittelukoneet voivat säätää älykkäästi lajittelustrategioita, kuten ilmaventtiilien avautumis- ja sulkemisaikaa ja määrää, erikokoisten ja -tyyppisten materiaalien tarkan lajittelun saavuttamiseksi.