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語(yǔ)言
核心技術(shù)
AI智能視覺技術(shù)
采用多種圖像識(shí)別算法，精準(zhǔn)辨別良品與不良品之間的細(xì)微差異，實(shí)現(xiàn)精細(xì)化、高選凈的分選需求。
多光譜復(fù)合成像技術(shù)
通過(guò)對(duì)X光/可見/紅外圖像的多光譜融合，以及多個(gè)波段紅外圖像的融合，從物體密度、表面特征和材質(zhì)等方面對(duì)物料進(jìn)行多維分析，有效提高物料分選的能力。
遠(yuǎn)程運(yùn)維技術(shù)
綜合運(yùn)用4G、5G、485、CAN及以太網(wǎng)等多種通信方式，實(shí)時(shí)掌控設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)在線配置方案、分析解決設(shè)備問(wèn)題。
SOC技術(shù)
數(shù)據(jù)處理的靈活性和能夠處理海量數(shù)據(jù)的性能相結(jié)合的圖像數(shù)據(jù)處理平臺(tái)。
邊緣計(jì)算技術(shù)
采用GPU、FPGA等智能硬件在邊緣節(jié)點(diǎn)同步完成數(shù)據(jù)采集和運(yùn)算，減少數(shù)據(jù)傳輸，提高數(shù)據(jù)安全性和設(shè)備工作的實(shí)時(shí)性。
遷移學(xué)習(xí)算法技術(shù)
使用最新的遷移學(xué)習(xí)、自學(xué)習(xí)等算法，在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上，僅需采集少量樣本，就可得到高精度的檢測(cè)、分類模型，提高系統(tǒng)安裝調(diào)試速度。
深度學(xué)習(xí)技術(shù)

采集大量物料樣本，基于人工智能深度學(xué)習(xí)算法預(yù)訓(xùn)練算法模型，實(shí)現(xiàn)待檢物料的在線檢測(cè)、分割、分類。

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