Технолошки пробој АИ Сортер у боји
1. Од "видљивих" на "разумљиво": дубоко учење омогућава интелигентно сортирање
Традиционалне машине за сортирање боја ослањају се на унапред подешене прагове у боји за сортирање, док АИ машине за сортирање у боји постижу дубоко разумевање вишедимензионалних карактеристика материјала кроз конволуционе неуронске мреже (ЦНН) и трансформаторске архитектуре
Мулти-функција Фусион оф Боја, текстура и облик: Способан да идентификују недостатке као што су "бела бела зрна" у пиринчу и старим лишћем у чају који је тешко открити користећи традиционалне методе
Прилагодљива способност учења: Модел може аутоматски оптимизирати параметре сортирања на основу карактеристика различитих серија материјала, смањујући ручну интервенцију
Пробој у малом узорку учења: Коришћење преноса учења и техника повећања података за решавање проблема препознавања оскудних узорка (као што су ознаке за фумигацију сумпора на лековитим биљем)
2 Мултиспецтрал Имагинг + АИ: Поред решења људског ока
Мулти бенд сарадљиво откривање видљивог светла (400-700 нм) и близу инфрацрвене везе (900-1700 нм)
Типичан случај: Идентификација провидног пластичног филма у пиринчу (традиционална стопа детекције РГБ камере<70%, AI multispectral system reaches 99.2%)
3. Сортирање реалног времена по ивици рачунара
Усвајање уграђених АИ чипова као што је Нвидиа Јетсон
Брзина резоновања<5ms, meeting the high-speed sorting requirement of over 100000 particles per minute
Проширење иновативних сценарија апликације
1. Сортирање пољопривредних производа са високим вредностима
Подручја примене, технолошки нагласци и побољшање ефикасности
Идентификација под ферментираним / инсектима инфестираним пасуљом у врху кафе замењује ручно скрининг, повећавајући ефикасност до 20 пута
Откривање сумпораног прекида и раста калупа у лековитим биљкама испуњава ЕУ ГМП стандарде за сертификацију
Аутоматско сортирање и стопа оштећења шкољке за прераду ораха и лепљење језгре је смањено на ниже 0. 3%
2 Револуција у сортирању ресурса за рециклажу
Електронско одлагање отпада: Панасониц АИ линија за сортирање у Јапану постиже чистоћу рециклирања од 99,5% од 99,5%
Рециклирање пластике: Томра АутоСорт систем постиже тачност раздвајања од 98% за ПЕ / ПП путем спектроскопије у близини инфрацрвене инфрацрвене везе и АИ
Рециклирање текстила: Фудан тим развија систем за препознавање влаканих састава на основу Реснет50, са стопом тачности од 92%
3. Производња индустријске прецизне прецизности
Детекција оштећења литијумске батерије: Откривање оштећења премаза 0. 1 мм ² или више
ПхотоВолтаиц Силицијумно сортирање: ЕЛ Имагинг + АИ Идентификација микроцачара, што је резултирало повећањем 3% у стопи приноса
ИЗАЗОВИ ИНДУСТРИЈЕ И ТЕХНОЛОШКИ СТРОНИЦЕ
1. Тренутна технолошка уска грла
Оптимизација алгоритама под ултра сортирањем велике брзине: Када брзина обраде прелази 150000 пута у минути, постојећи хардвер није у могућности да испуни захтеве у реалном времену
Прилагодљивост сложеним окружењима: питања стабилности сензора под високим условима прашине и високе влажности
Крст дисциплинско знање Фусион: Захтева дубоку интеграцију наука о материјалима, оптику и АИ алгоритми
2 Будући трендови развоја
Мултимодални систем перцепције:
Анализа хемијских састава у комбинацији са рендгенским зраком и ЛИП-ом (ласерски пробојни спектроскопија)
Сорттецх тестира свој систем сортирања 'аи олфацтори' у Великој Британији
Дигитална Твин технологија:
Виртуелно уклањање погрешака скраћује циклус размештања уређаја
Смарт пољопривреда Мидеа Гроуп постиже унапређење облака на основу оптимизације параметара сортирања
Одрживи дизајн:
Прописи ЕУ захтевају смањење 30% у потрошњи енергије за машине за сортирање боја
Технологија сортирања магнетне левитације које је развила Хаитијска прецизност може уштедјети 40% енергије
Узорак тржишног такмичења
1. Међународни мапе марке
ТОМРА: Близу инфрацрвене + АИ сортирање комбинације (са тржишним удјелом од 65% у пољу рециклаже)
Б у ХЛЕР Сортек: Дубоко учење + Велики податак за учење (водећи играч у преради зрна)
САТАКЕ: Фокусирање на АИ алгоритам за избор боја пиринча (са највишим тржишним удјелом у Азији)
2 Пробојни правац за кинеске произвођаче
Меииа оптоелектроника: Миграције медицинског засликања АИ технологија на поље за избор боја
Таихе Интеллигенце: Пионирство "5Г + АИ" систем даљинског рада и одржавања
Зхонгке Оптоелектроника: Сарадња са науком о науми и технологији Кине на квантну технологију квантне тачке Спектроскопије
Закључак и изгледе
Интеграција АИ и машина за сортирање боја ствара еру "интелигентног сортирања 3. 0": еволуирање из сортирања у појединачном боји у интелигентни систем који интегрише "анализу за откривање доношења одлука". Уз побољшање АИ Цхип рачунарских снага и иновација алгоритама, у наредних 5 година, можда постоји:
Сортирање у боји који се развијају: постизање континуираног самооптвовања само ојачањем
Систем сортирања молекуларног нивоа: Нано прецизно сортирање у комбинацији са Терахертз Ваве технологијом
Потпуни ланац индустрије АИ Сортинг Цлоуд: Интелигентна мрежа сортирања са фарме у фабрику
Ова АИ вођена технологије сортирања технологије сортирања неће само преобликовати систем контроле квалитета прерађивачке индустрије, већ и да пружа кључну технолошку подршку кружној економији и безбедности хране. Кинеске компаније морају да искористе предности аот и 5Г технологија и теже глобалном дискурсу у развоју интелигентних система сортирања следеће генерације.