PHOENIX-AI Sojabean Intelligent Color Sorter High-Dimensional HDR Camera

Equipaggiato con un sistema di micro visione artificiale che integra l'acquisizione di immagini e l'elaborazione in tempo reale.cattura del movimentoIl sistema di rilevamento delle particolato di soia è in grado di rilevare con precisione le particelle di soia che scorrono e di catturare completamente le caratteristiche dei difetti superficiali in un'unica esposizione.le muffe e le rotture sono chiaramente rilevate per soddisfare i severi standard di smistamento.

Dotato di un sofisticato design ottico e di modelli algoritmici sviluppati da lui stesso, fornisce un'efficiente correzione della distorsione delle immagini catturate,ripristinare al massimo la forma geometrica originale delle particelle di soia e fornire dati di alta fedeltà per la successiva identificazione.

Imitando la logica del riconoscimento "occhi e cervello" umano, vanta una forte capacità anti-interferenza contro i disturbi ambientali.muffa e rotture, e giudica rapidamente la qualità della soia tramite l'apprendimento comparato.

Libreria di modelli di rilevamento auto-sviluppata con oltre 30 modelli di ordinamento professionali disponibili per l'invocazione online.Si adatta in modo flessibile alle esigenze di smistamento per i semi di soia di diversi gradi e realizza la capacità multifunzionale su una singola macchina.

Le valvole di espulsione multicanale intelligentemente controllate offrono una risposta a livello di microsecondi, un'elevata velocità e un'elevata sensibilità per respingere con precisione i semi di soia difettosi.L'apertura e la chiusura flessibili delle valvole supportano il funzionamento parallelo, mantenendo un elevato throughput, un'elevata efficienza e prestazioni stabili anche con un forte aumento della produzione.

L'intero flusso di lavoro, compresa la raccolta di campioni di soia, la formazione dei modelli e l'esecuzione del processo decisionale, viene eseguito localmente sulla macchina senza dipendenza da un server esterno.Sono necessarie solo 50 immagini di campione per costruire un modello di classificazione di alta precisione in un'ora, ottenendo “raccolta-campioni-treno-implementazione-uso istantaneo” e accorciando notevolmente i cicli di implementazione.