Высокоточный алгоритм искусственного интеллекта, отвечающий сотням сценариев подразделения
Дефект внешнего вида продукта. Проверка
В основном используется для устранения дефектов внешнего вида продукта система визуального контроля в промышленной сфере, включая черные пятна, царапины, повреждения, посторонние предметы, изменение цвета, деформацию, спецификации, третью фазу, штрих-коды продуктов EAN и т. д.
Область применения
Машинное зрение для крышки бутылки, корпуса бутылки, заготовки бутылки, упаковки стаканчика, наполнения, маркировки спреем (отсутствует, размыт, не маркирован спреем), упаковки алкоголя, миски, фармацевтической упаковки; Нетканый материал, земляная ткань, джинсовая ткань, вышитая ткань; Конденсаторы, световые индикаторы, электронные компоненты, защитные крышки, разъемы; Набор для самотестирования на COVID-19, перчатки, мерный стаканчик, шприц, тест-полоска для теста на беременность и т. д.
Анализ качества зерна
Автоматизированные, информационные и интеллектуальные решения для неполного анализа зерна
Серия КВС-Г сортировочная машина по качеству зерна состоит из визуальной системы, программного комплекса и других модульных структур. Когда зерно попадает в поле зрения камеры, оно фотографируется, и с помощью алгоритмов регистрации всесторонне получаются характеристики цельного зерна. Алгоритмы искусственного интеллекта используются для распознавания атрибутов, чтобы определить наличие таких проблем, как пятна болезней, плесень, прорастание, повреждение и эрозия насекомыми.
Область применения
Анализ качества стабильных сельскохозяйственных продуктов, таких как рис, кукуруза, пшеница, семена дыни, кедровые орехи, миндальная древесина, кофейные зерна и т. д., классифицированных и подсчитанных в соответствии с национальными стандартами, разделенных и взвешенных (дополнительно) для разных типов.
Переработка ресурсов
Основываясь на классификации алгоритмов искусственного интеллекта, алгоритме сопоставления шаблонов, алгоритме предварительной обработки данных и других технологиях, Keye Technology может точно идентифицировать материалы, которые клиентам необходимо классифицировать, среди смешанных, сложенных, клейких, поврежденных и плотных материалов, а также точно их сортировать.
Область применения
Классификация строительных отходов, кухонных отходов, промышленных отходов, переработанных пластмасс, бытовых отходов и т. д.