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名德光電人工智能分選設備率先在可見光光電分選領域引入深度卷積神經網絡（CNN）等人工智能手段進行物料圖像分析處理，并通過CNN局部連接、權值共享、多卷積核等方法，在訓練過程中自動提取物料多維立體特征建立數據庫，分選效果遠優(yōu)于傳統(tǒng)光電方法。

1、在光電分選領域引用AI深度卷積神經網絡（CNN）等人工智能手段進行物料圖像分析處理技術；

2、AI光電分選技術可以自動提取物料的多維特征，如紋理、形狀、顏色、質感、光澤等，大大提升了分選效果，擴展了分選場景和物料種類，滿足市場多元化和個性化需求，解決目前色選機色選物料受限的難題。

3、光電分選對實時性要求很高，而CNN運行相對較慢。對此我公司采用模型壓縮技術對CNN運算技術進行加速，大大提高識別效率。

4、針對很多工礦物料無法獲取海量數據的情況，我公司采用遷移學習技術和工業(yè)圖像樣板增強技術，保障了非海量數據訓練的識別精度。

5、人工智能分選機使用千兆網相機，將圖像數據傳入多GPU計算平臺，計算平臺采用CNN進行物料種類判別技術，精準識別物料表面特征及紋理結構等。

1、在分選領域，率先引用神經網絡的人工智能手段，解決了色選機只能依據簡單判據分選的問題。

2、根據用戶分選需求建立分選模式，滿足用戶多元化與個性化分選要求。

3、自主研發(fā)的軟件系統(tǒng)及封閉式整機結構，內部主要元器件均采用進口元件，可以適應工礦業(yè)高粉塵、高污染、高腐蝕等惡劣環(huán)境的要求，應用范圍更多，壽命更長。

4、履帶式柔性物料輸送系統(tǒng)，落差小、產量大，適應更多物料的分選。

5、振動給料部分和設備主體部分采用分體式結構，避免給料過程中產生的振動對主機的影響，使設備運行更加穩(wěn)定。

6、可以通過學習模式不斷提升分選效果，且開發(fā)深度學習模式。

7、高度智能，可遠程調試、智慧監(jiān)測、遠程服務、遠程軟件升級。

不僅限于上述礦石，眼睛可見的差異都可適用于人工智能分選機。