供应信息
履带式慢速色选机
产品详情
针对脱水蔬菜、易碎果仁（如核桃仁、巴旦木仁、腰果仁、松子仁等)、膨化食品等物料的分选。
配备高清晰度5400像素全彩色传感器，高清晰度抓拍功能，还原物料真实色泽，照片可8倍放大显像，高速线性扫描速度，提升细微瑕疵的识别能力。
智能复式易选算法系统提升并行分析处理能力，易键式创建选别模式，并可实现多种颜色独立分选、正选、反选、复式选等，持久稳定，选别效果更加突出。高亮度LED冷光源，无影照明，照明环境稳定而耐用。
稳定的传动系统，方便皮带更换，对易破易碎物料有很好的防护，对灰尘较大的场合实用性好。
肉松检测机深度学习：
AI超脑算法，自主深度学习，基于海量样本数据库，可快速构建并迭代深度学习分选模型，应对更加复杂的异物及缺陷，满足客户变化性、精细化检测分选需求
可选：烘培肉松、鸡肉松
选净率：99%
适用领域：
杂粮：豆类、花生
坚果：核桃、杏仁、巴旦木、碧根果、夏威夷果、开心果、松子、榛子、腰果
籽仁：葵花籽、西瓜籽、南瓜籽
功率：2kw
射线输出：210W（max）
整机重量：850kg
科力达深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于初的目标—AI人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，在学习过程中获取图像特征等信息，深度学习是一个复杂的机器学习算法，它的终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别各种物料的千万种特征数据。 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，多媒体学习和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿人类思考等活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得AI人工智能相关技术取得了很大进步。
1.系统采用分布式，系统融入我们的智能PCB上，不需要庞大的机械结构
2.拥有自主知识产权使用的是自己研发的AI识别技术软件
您好，欢迎莅临科力达，欢迎咨询...
