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語言
核心技術
AI智能視覺技術
采用多種圖像識別算法，精準辨別良品與不良品之間的細微差異，實現精細化、高選凈的分選需求。
多光譜復合成像技術
通過對X光/可見/紅外圖像的多光譜融合，以及多個波段紅外圖像的融合，從物體密度、表面特征和材質等方面對物料進行多維分析，有效提高物料分選的能力。
遠程運維技術
綜合運用4G、5G、485、CAN及以太網等多種通信方式，實時掌控設備運行狀態，通過大數據技術在線配置方案、分析解決設備問題。
SOC技術
數據處理的靈活性和能夠處理海量數據的性能相結合的圖像數據處理平臺。
邊緣計算技術
采用GPU、FPGA等智能硬件在邊緣節點同步完成數據采集和運算，減少數據傳輸，提高數據安全性和設備工作的實時性。
遷移學習算法技術
使用最新的遷移學習、自學習等算法，在預訓練模型基礎上，僅需采集少量樣本，就可得到高精度的檢測、分類模型，提高系統安裝調試速度。
深度學習技術

采集大量物料樣本，基于人工智能深度學習算法預訓練算法模型，實現待檢物料的在線檢測、分割、分類。

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