會學習的真AI泰禾色選機已經1周歲啦

發布日期：2020-04-17 來源：瀏覽次數：1784

機器學習MachineLearning

你一定還記得，2016年AIphaGo與圍棋世界冠軍李世石的世界之戰，人工智能AIphaGo最終以4：1獲勝，引起一番轟動。

其實作為一個戰勝世界冠軍的人工智能機器人其主要工作原理是“深度學習”。

隨著計算機技術的發展，AI技術已經得到更廣泛的應用，為各行各業創造更多價值。

泰禾光電&AI技術

泰禾光電早于2019年，已將AI技術應用于歐洲某食品色選項目，此項目利用機器深度學習讓人工智能程序具有識別圖像的能力，填補了國內外AI分選領域的空白；滿足了普通色選技術不能滿足的大物料精準分選，為客戶帶來了更多的色選便利，促進了產量增加。

（泰禾AI色選機）

深度學習簡單來說就是指模擬人腦進行分析學習的深度神經網絡，即用計算機程序模擬人的學習能力，從實際例子中習得知識和經驗。

泰禾光電通過卷積技術實現數字圖像處理，利用神經網絡學習圖像的抽象特征，為物料識別提供深度學習的檢測、分割、識別算法，以工業級高速計算平臺實現物料的精準剔除。

泰禾AI色選機

泰禾將AI技術運用到色選領域，也是既泰禾首次將CCD技術運用到色選行業后的里程碑式的革新。

泰禾AI色選機是通過以下四個步驟實現的，

首先，機器通過收集到的大量物料樣本圖像，標注出這些物料圖像的類別；

其次，樣本標注好進行計算機算法學習得到標準物料模型；

隨后，利用模型對新物料圖像進行檢測、分割、識別，如物料的缺陷、形狀、顏色等；

最后，泰禾AI色選機，剔除壞的物料，分選出符合標準的物料。

（神經網絡層結構）

泰禾光電AI應用

在泰禾光電AI色選設備中，在計算機視覺技術與深度學習技術用于物料分選場景下具有較高的識別精度，分類識別率在99.99%以上。

綜上所述，泰禾光電AI色選設備采用了高精度的深度卷積網絡圖像識別算法，具有識別精度高，算法高速等特點，能夠將單張物料圖片識別時間控制在5ms以內（即每小時可處理72萬張以上物料圖片），能夠有效地保證設備的處理量。

未來，泰禾光電將不斷革新技術，堅持創新，引領色選行業發展，助力企業客戶以科技帶動產業升級。