La tecnología de clasificación fotoeléctrica AI puede ser una clasificación compuesta de un solo paso. Mejorará la ley del mineral y reducirá el costo de producción.
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.
Embalaje :
AI mineral sorting machineMarca :
MingderMOQ :
1Origen :
ChinaColor :
customizedTecnología optoelectrónica Co., Ltd de Hefei Mingde. es una empresa nacional de alta tecnología.Especializada en I + D, producción y ventas de inteligencia industrial y minera. clasificación de minerales máquina,que se encuentra en una ciudad nacional de ciencia y educación-Hefei,propietaria de una producción y la base de investigación cubrió un área de 40 acres, con 20,000 metros cuadrados de estándar taller y centro de investigación científica.
Ventajas técnicas:
1. Introducción de métodos de inteligencia artificial CNN en el campo de la clasificación fotoeléctrica de luz visible para analizar y procesar imágenes de materiales.
2. La tecnología de clasificación fotoeléctrica Al 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. requisitos de diversificación y clasificación personalizada, 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 transferencia de aprendizaje 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 Al 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.
Principio de funcionamiento:
El principio de separación de mineral del separador es inteligencia artificial que utiliza una cámara inteligente de alta precisión para el mineral, imágenes de ganga respectivamente, distingue entre el color de la superficie, la textura, las características inherentes de la diferencia, la computadora inteligente industrial aprende constantemente y memoria, procesamiento de minerales, como Computadoras, el sistema automáticamente mediante el complejo algoritmo de discriminación de minerales, ganga, emitiendo comandos utilizando la fuerza aerodinámica para una separación precisa en el momento oportuno.
Nuestra ventaja :
1. Es la máquina con multifunción, fuerte adaptabilidad y la máxima e-
xtent para acortar el proceso de clasificación, reducir la inversión en equipos de usuario y mejorar
eficiencia de clasificación de rove.
2. Puede mejorar el efecto de clasificación a través del aprendizaje.
3. Alta inteligencia, depuración remota, monitoreo inteligente, servicio remoto y
actualización de software.
Característica del producto de la máquina clasificadora AI
1, es el primero en introducir medios de inteligencia artificial de redes neuronales en el campo de la clasificación, lo que resuelve el problema de que la máquina clasificadora de colores solo puede separar de acuerdo con criterios simples.
2, el modo de clasificación se establece de acuerdo con los requisitos de clasificación de los usuarios para cumplir con los requisitos de clasificación diversificados y personalizados de los usuarios.
3, poseemos el sistema de software de desarrollo propio y la estructura de la máquina cerrada, los principales componentes internos son todos importados, que pueden adaptarse a los requisitos ambientales hostiles como alto polvo, alta contaminación y alta corrosión en la industria y el área minera. Tiene un rango de aplicación más amplio y una vida más larga.
4, sistema de transporte de material tipo pista flexible, con caída pequeña, salida grande y adecuado para la clasificación de más materiales.
5, la parte de alimentación vibratoria y la parte principal del equipo adoptan una estructura dividida para evitar el impacto de la vibración generada durante el proceso de alimentación en el host y hacer que la operación del equipo sea más estable.
6, el efecto de clasificación se puede mejorar continuamente mediante el modo de aprendizaje y se puede desarrollar el modo de aprendizaje profundo.
7, alta inteligencia, depuración remota, monitoreo inteligente, servicio remoto y actualización de software.
Minerales clasificables
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!
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