科力達(dá)智能裝備（山東）有限責(zé)任公司

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履帶式慢速色選機(jī)

產(chǎn)品詳情

針對(duì)脫水蔬菜、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選。

配備高清晰度5400像素全彩色傳感器，高清晰度抓拍功能，還原物料真實(shí)色澤，照片可8倍放大顯像，高速線性掃描速度，提升細(xì)微瑕疵的識(shí)別能力。

智能復(fù)式易選算法系統(tǒng)提升并行分析處理能力，易鍵式創(chuàng)建選別模式，并可實(shí)現(xiàn)多種顏色獨(dú)立分選、正選、反選、復(fù)式選等，持久穩(wěn)定，選別效果更加突出。高亮度LED冷光源，無(wú)影照明，照明環(huán)境穩(wěn)定而耐用。

穩(wěn)定的傳動(dòng)系統(tǒng)，方便皮帶更換，對(duì)易破易碎物料有很好的防護(hù)，對(duì)灰塵較大的場(chǎng)合實(shí)用性好。

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視頻作者：科力達(dá)智能裝備（山東）有限責(zé)任公司

堅(jiān)果，是閉果的一個(gè)分類，果皮堅(jiān)硬，內(nèi)含1?；蛘叨嗔７N子。如板栗，杏仁、腰果、榛子、核桃、松子等的果實(shí)。市場(chǎng)上出現(xiàn)大量各色各異的品種堅(jiān)果，其富含有人體所需的卡路里，還能滿足人們?nèi)粘Ａ闶晨诟械氖称贰?/span>

有時(shí)候我們?cè)诔詧?jiān)果零食時(shí)候，不小心嘗到一個(gè)壞果仁是不是偶有發(fā)生的概率。一大袋子的堅(jiān)果出現(xiàn)一兩個(gè)壞果也能接受范疇，但有些30%以上是壞果仁就讓人很氣憤了。

其實(shí)這類壞果仁占比多的廠家是他們產(chǎn)量高又覺(jué)得人工挑選繁雜還挑不干凈，又不愿意上一臺(tái)堅(jiān)果色選機(jī)造成的。剛開始產(chǎn)量小都是用人工來(lái)挑選打包發(fā)貨，因?yàn)槿站暨x處理量小，人工和成本也合算能忙的過(guò)來(lái)。但隨著日銷量變大，多請(qǐng)工人成本又不劃算，這造成一系列壞果仁打包發(fā)貨出去，自然而然的生意越來(lái)越難做。后來(lái)一些生產(chǎn)廠家進(jìn)了堅(jiān)果色選機(jī)，生意就變得越來(lái)越好，做出了堅(jiān)果品牌口碑，我堅(jiān)信大家都知道三只松鼠吧。

堅(jiān)果色選機(jī)是根據(jù)物料光學(xué)特性的差異，利用光電探測(cè)技術(shù)，將堅(jiān)果壞的物料和成色好的堅(jiān)果自動(dòng)分揀出來(lái)的設(shè)備。目前堅(jiān)果色選機(jī)被用于散體堅(jiān)果品質(zhì)檢測(cè)和分級(jí)領(lǐng)域。

堅(jiān)果從頂端的料倉(cāng)進(jìn)到設(shè)備，根據(jù)震動(dòng)器設(shè)備的震動(dòng)，堅(jiān)果沿安全通道下降，加快降落進(jìn)到選別觀查區(qū)，并從控制器和背景墻間越過(guò)。在燈度源的功效下，依據(jù)光知的高低及色調(diào)轉(zhuǎn)變，使系統(tǒng)軟件造成輸出數(shù)據(jù)信號(hào)驅(qū)動(dòng)器繼電器工作中吹出來(lái)異色堅(jiān)果吹至接料倉(cāng)的廢棄物腔內(nèi)，而好的堅(jiān)果再次降落至接料倉(cāng)制成品腔內(nèi)，進(jìn)而做到選其他目地。

       科力達(dá)深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于初的目標(biāo)—AI人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，在學(xué)習(xí)過(guò)程中獲取圖像特征等信息，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它的終目標(biāo)是讓機(jī)器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別各種物料的千萬(wàn)種特征數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，多媒體學(xué)習(xí)和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿人類思考等活動(dòng)，解決了很多復(fù)雜的模式識(shí)別難題，使得AI人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進(jìn)步。

1.系統(tǒng)采用分布式，系統(tǒng)融入我們的智能PCB上，不需要龐大的機(jī)械結(jié)構(gòu)

2.擁有自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)使用的是自己研發(fā)的AI識(shí)別技術(shù)軟件

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