Оптический сепаратор отходов LPI2000, NIR+AI+deep learning сканирование

Прицип сортировки:

После предварительной сортировки (ручной отбор и/или грохочение) отходы по ленточному конвейеру подаются в бункер, после него на вибрационную пластину, которая переносит материал в загрузочные желоба.

Материал (отходы) свободно стекает по желобам и просматривается датчиками с обеих сторон.  Сигналы с датчиков идут на процессор, и если процессор обнаруживает «отклоненное изображение», он запускает соответствующий эжектор. Эжектор удаляет примеси из продукта потоком сфокусированной струей сжатого воздуха.

Технология сортировки "Deep learning+NIR" использует комбинацию глубокого машинного обучения и датчиков ближнего инфракрасного диапазона для высокоточной идентификации сырья по материалу, цвету и внешнему виду. Он также может идентифицировать различные формы одного и того же материала.

Глубокое обучение — это подмножество машинного обучения, которое, по сути, представляет собой нейронную сеть с камерой сортировки. Эти нейронные сети пытаются имитировать поведение человеческого мозга, хотя и далеко от соответствия его возможностям — позволяя ему «учиться» на больших объемах данных.

Глубокое обучение делает оптический сортировщик более похожим на искусственный интеллект (ИИ), работающий и выполняющий свою функцию (аналитические задачи) без вмешательства человека. Технология глубокого обучения позволяет оптическому сортировщику осуществлять не только сортировку по цвету, но и это анализ формы, размера,  структуры объектов. Эта система позволяет нашему оптическому сортировщику справляться с более сложными задачами сортировки.