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brazo robótico
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  • En el proceso de extracción y transporte, los minerales a menudo se mezclan con madera, clavos de acero, trapos, piezas de plástico, tuberías de llenado de desechos y otros artículos diversos. Estos diversos han afectado gravemente la seguridad y eficacia de los equipos de transporte, trituración, molienda y beneficio. En el pasado, normalmente se usaba la clasificación manual para eliminarlo, pero existen graves riesgos para la seguridad y la salud en el trabajo en la clasificación manual, así como problemas como la clasificación manual incompleta. El robot para minería puede resolver eficazmente los problemas anteriores.
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    En el proceso de extracción y transporte, los minerales a menudo se mezclan con madera, clavos de acero, trapos, piezas de plástico, tuberías de llenado de desechos y otros artículos diversos. Estos diversos han afectado gravemente la seguridad y eficacia de los equipos de transporte, trituración, molienda y beneficio. En el pasado, normalmente se usaba la clasificación manual para eliminarlo, pero existen graves riesgos para la seguridad y la salud en el trabajo en la clasificación manual, así como problemas como la clasificación manual incompleta. El robot para minería puede resolver eficazmente los problemas anteriores.
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Introducción de métodos de inteligencia artificial como redes neuronales convolucionales profundas.

(CNN) en el campo de la clasificación fotoeléctrica de luz visible para analizar y procesar material

Imágenes, y a través de conexión parcial CNN, peso compartido, convolución múltiple

granosy otros métodos, durante el proceso de formación, las características multidimensionales

oflos materiales se extraen automáticamente para establecer una base de datos, cuyo efecto de clasificación es

lejosmejor que la fotoeléctrica tradicionalmétodos.




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