Tehisintellekti optilise valiku masina intelligentsuse tase kajastub konkreetselt iseõppimises ja mudeli optimeerimises, mitme-anduri liitmises ja intelligentses tuvastamises, intelligentses töös ja kaugjuhtimispuldis jne. Järgnev on üksikasjalik sissejuhatus:
Iseseisev õpe ja mudeli optimeerimine
Suurandmetel põhinev iseõppimine: tehisintellekti valguse valikumasin võtab kasutusele närvivõrgu algoritmide raamistiku ja treenib eksklusiivset mudelit, mis põhineb miljonitasemel reaalsel{0}}andmebaasil, mille abil saab sissetulevate materjalide ise-õppida. See saab automaatselt õppida oma funktsioone sisendmaterjali andmete põhjal, ilma et oleks vaja sagedasi käsitsi parameetreid reguleerida, ja see on uute materjalidega hästi kohanemisvõimeline.
Pilve ühe klõpsuga intelligentne täiendus: mõned AI valguse valikumasinad saavad pilve kaudu ühe klõpsuga intelligentse versiooniuuenduse, mis suudab tuvastusmudelit kohandada vastavalt piirkondliku materjali koostise dünaamilistele muutustele. Samuti saab see kaugjuhtimisega optimeerida algoritme ja värskendada tuvastusteeke OTA kaudu, et säilitada seadmete kõrge jõudlus ja täpsus.
Mitme anduri liitmine ja intelligentne tuvastamine
Mitmemõõtmeline teabe kogumine: tehisintellekti optiline sorteerimismasin integreerib mitut anduritehnoloogiat, nagu nähtav valgus, röntgenikiirgus, lähiinfrapuna, fluorestsents, laser, hüperspektraal, metallidetektor jne, et saada mitmemõõtmelist teavet, nagu materjali värv, tekstuur, keemiline koostis, sisemine struktuur jne. Hüperspektraalkaamera, see on varustatud täisteksti tuvastamisega, on varustatud jäätmete koguspektriga, kaameraga. jne läbi 256 riba, eristades täpselt erinevaid materjale nagu PC, PVC, PETG jne.
Arukas otsustus{0}}ja täpne tuvastamine: hägusloogika ja sügava närvivõrgu algoritmide abil saavutatakse mitme-allika heterogeensete andmete liitmine otsustustasandil, et saavutada materjalide täpne tuvastamine ja klassifitseerimine. See suudab samaaegselt ära tunda sadu materjale ja isegi mitmest materjalikombinatsioonist koosnevaid komposiitplastpakendeid, aga ka erineva kiutihedusega vanapaberit.
Arukas juhtimine ja kaugjuhtimispult
Seadmete reaalajas jälgimine: AI-optilise valiku masin võimaldab servaotsa pilve ja erinevate andurite andmete pideva jälgimise kombinatsiooni{0}}jälgida seadme tööolekut reaalajas, avastada õigeaegselt seadme rikkeid, varjatud ohte ja ebatavalisi olukordi.
Ennustav hooldus: reaalajas{0}}seireandmete ja suurandmete analüüsi põhjal suudavad tehisintellekti optilised valikumasinad ennustada seadmete rikete esinemisaega, koostada eelnevalt hooldusplaanid, teha ennetavat hooldust, vähendada seadmete seisakuid ja hoolduskulusid.
Kaugjuhtimispult: operaatorid saavad kaugterminalide kaudu kohandada parameetreid, uuendada programme, diagnoosida ja käsitleda tehisintellekti optiliste valikumasinate rikkeid, saavutades seadmete intelligentse kaughalduse ning parandades juhtimise tõhusust ja mugavust.
Kiire töötlemine ja intelligentne sortimisstrateegia
Kiire skaneerimine ja töötlemine: tehisintellekti optiline sorteerimismasin on varustatud kiire{0}}skannimissüsteemi ja täiustatud algoritmidega, mis suudavad materjale kiiresti tuvastada ja sortida, parandades oluliselt töötlemise tõhusust.
Arukas sorteerimisstrateegia optimeerimine: materjalide omaduste ja sorteerimisnõuete põhjal saavad AI optilised sorteerimismasinad nutikalt kohandada sorteerimisstrateegiaid, nagu õhuventiilide avamise ja sulgemise aeg ja kogus, et saavutada erineva suuruse ja tüüpi materjalide täpne sorteerimine.