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Máquina clasificadora de minerales AI
Máquina separadora de minerales húmedos

Máquina separadora de minerales húmedos

Descripción del Producto

La máquina separadora de minerales húmedos Mingder puede seleccionar minerales húmedos directamente.

Reducir el proceso de secado

  • Embalaje :

    Wooden cases
  • Marca :

    Mingde
  • MOQ :

    1 Set
  • Origen :

    China
  • Color :

    Black

Hefei Mingde Photoelectric Technology Co., Ltd. es una investigación y desarrollo profesional, producción y venta de varios separador de mineral inteligente empresas nacionales de alta tecnología. La empresa cuenta con un equipo independiente de I+D en la zona de alta tecnología de Hefei. Desde 2012, la empresa ha investigado, desarrollado y lanzado con éxito de forma independiente el primer separador de color especial de mineral en China. Desde entonces, ha lanzado con éxito el separador de arena mineral, el separador de mineral inteligente artificial A ⅰ, el separador de mineral inteligente por rayos X y otros productos.

Ventajas técnicas:

1.Introdujo métodos de inteligencia artificial como el neural convolucional profundo

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

imágenes materiales.

2. La tecnología de clasificación fotoeléctrica Al puede extraer automáticamente el multidimensional

características de los materiales, como textura, forma, color, calidad, brillo, etc., que en gran medida

mejora el efecto de clasificación, amplía la escena de clasificación y los tipos de materiales, para cumplir con los

diversificación del mercado y requisitos de clasificación personalizados, y resuelve el problema de

materiales de clasificación por color limitados en el mercado actual de clasificadores por color.

3. La clasificación fotoeléctrica requiere un alto rendimiento en tiempo real, mientras que la operación CNN es

relativamente lento. En este sentido, adoptamos la tecnología de compresión modelo para acelerar

Velocidad de operación de CNN y mejora en gran medida la eficiencia de reconocimiento.

4. En vista de la situación de que muchos materiales minerales no pueden obtener datos masivos, nuestro

la empresa adopta tecnología de transferencia de aprendizaje y mejora de muestras de imágenes industriales

Tecnología para garantizar la precisión de reconocimiento de la formación de datos no masivos.

5. La máquina clasificadora Al utiliza una cámara gigabit para transmitir datos de imagen a un multi-

Plataforma informática GPU, que adopta CNN para analizar tipos de materiales y con precisión

identificar las características de la superficie del material y las estructuras de textura.

Minerales que podemos clasificar:

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