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Máquina clasificadora de minerales AI
Cáscara de semilla de nuez separada por separador mineral AI de 2 canales de doble capa
Cáscara de semilla de nuez separada por separador mineral AI de 2 canales de doble capa

Cáscara de semilla de nuez separada por separador mineral AI de 2 canales de doble capa

El equipo de clasificación de inteligencia artificial de Mingde Optoelectronics toma la delantera en la introducción de métodos de inteligencia artificial como redes neuronales convolucionales profundas (CNN) en el campo de la clasificación fotoeléctrica de luz visible para analice y procese imágenes materiales, y a través de la conexión parcial CNN, el peso compartido, múltiples núcleos de convolución y otros métodos, durante el proceso de entrenamiento, las características multidimensionales de los materiales se extraen automáticamente para establecer una base de datos, cuyo efecto de clasificación es mucho mejor que los métodos fotoeléctricos tradicionales.

Optoelectrónica de Mingde Máquina clasificadora de inteligencia artificial tomar la iniciativa en la introducción de métodos de inteligencia artificial como redes neuronales convolucionales profundas (CNN) en el campo de la clasificación fotoeléctrica de luz visible para analice y procese imágenes materiales, y a través de la conexión parcial CNN, el peso compartido, múltiples núcleos de convolución y otros métodos, durante el proceso de entrenamiento, las características multidimensionales de los materiales se extraen automáticamente para establecer una base de datos, cuyo efecto de clasificación es mucho mejor que los métodos fotoeléctricos tradicionales.

Ventajas técnicas

1, introdujo métodos de inteligencia artificial como redes neuronales convolucionales profundas (CNN) en el campo de la clasificación fotoeléctrica de luz visible para analizar y procesar imágenes de materiales.

2, la tecnología de clasificación fotoeléctrica AI puede extraer automáticamente las características multidimensionales de los materiales, como textura, forma, color, calidad, brillo, etc., lo que mejora en gran medida el efecto de clasificación, amplía la escena de clasificación y los tipos de materiales, para satisfacer el mercado diversificación y requisitos de clasificación personalizados y resuelve el problema de los materiales de clasificación de color limitados en el mercado actual de clasificadores de color.

3, la clasificación fotoeléctrica requiere un alto rendimiento en tiempo real, mientras que la operación de CNN es relativamente lenta. En este sentido, adoptamos la tecnología de compresión modelo para acelerar la velocidad de operación de CNN y mejorar en gran medida la eficiencia de reconocimiento.

4, en vista de la situación en la que muchos materiales minerales no pueden obtener datos masivos, nuestra empresa adopta la tecnología de aprendizaje de transferencia y la tecnología de mejora de muestras de imágenes industriales para garantizar la precisión de reconocimiento del entrenamiento de datos no masivos.

5, la máquina clasificadora de IA utiliza una cámara gigabit para transmitir datos de imagen a una plataforma informática multi-GPU, que adopta CNN para analizar tipos de materiales e identificar con precisión las características de la superficie del material y las estructuras de textura.

Modelo

Tamaño de partículas minerales (cm)

Capacidad

(T/H)

Presión de aire (Mpa)

Precisión de clasificación

Relación de transferencia optimizada

Potencia (kW)

Dimensión (mm)

Peso (kilogramos)

MAI-D4

36

30~45

0,55

96

10:1

4.5

4000*2650*1760

2100

13

10~12

0,55

0.5d1

6~8

0.5

MAI-D5

36

38~52

0,55

96

10:1

5.0

4000*3160*1760

2250

13

12,5~15

0,55

0.5d1

8~10

0.5

MAI-D6

36

45~68

0,55

96

10:1

5.5

4000*3670*1760

2350

13

15~18

0,55

0.5d1

9~12

0.5

MAI-S4

36

35~50

0,55

99.8

20:1

6.0

4850*2650*2750

3000

13

12~14

0,55

0.5d1

7~9

0.5

MAI-S5

36

44~60

0,55

99.8

20:1

6.5

4850*3160*2750

3250

13

13,5~16

0,55

0.5d1

9~11

0.5

MAI-S6

36

48~75

0,55

99.8

20:1

7.0

4850*3670*2750

3500

13

17,5 ~ 21

0,55

0.5d1

10,5~14

0.5

El índice anterior se basa en un 15 % de contenido de impurezas de cuarzo como ejemplo. El índice específico varía según el material y el contenido de impurezas.

Materiales minerales de clasificación aplicables

Talco, wollastonita, calcita, cuarcita

Fluorita, feldespato de potasio, magnesita, piroxeno de litio

Mineral de fosfato, mineral de oro, silicio de alto cristal, mineral de óxido de cobre

Barita, bauxita, mineral de plomo-zinc y fluorita, mineral de barita de plomo-zinc

¡Sin limitarse a los minerales anteriores, las distinciones visibles a simple vista son aplicables a las máquinas clasificadoras de IA!

Una amplia gama de materiales de clasificación se puede aplicar a la clasificación de nueces, granos y cereales, hierbas chinas, alimentos deshidratados y otros materiales.

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