Сортировщики по цвету — промышленное оборудование, автоматически сортирующее материалы на основе визуальных характеристик, таких как цвет и форма, — играют важную роль в пищевой промышленности, сельском хозяйстве, горнодобывающей промышленности и переработке отходов. Традиционная технология сортировки по цвету в основном опирается на базовые алгоритмы обработки изображений, такие как пороговая сегментация и простая морфологическая обработка, и часто испытывает трудности со сложными сценариями и незначительными различиями. Благодаря быстрому развитию технологий искусственного интеллекта, особенно прорывам в области глубокого обучения в компьютерном зрении, индустрия сортировки с использованием ИИ претерпела революционные изменения, значительно повысив точность, эффективность и адаптивность сортировки.

I. Ограничения традиционных сортировщиков цвета

Традиционные сортировщики по цвету в основном полагаются на разницу в цвете между объектами для их разделения. Хотя они эффективны для материалов с четким цветовым контрастом, они испытывают трудности в ситуациях, требующих дифференциации по форме, текстуре или структуре, несмотря на схожие цвета (например, скорлупа грецкого ореха против ядер или изюм с плодоножками против изюма без плодоножек). Они «видят только цвет» и не способны понимать дополнительные характеристики объектов, что подчеркивает необходимость в решениях для сортировки на основе искусственного интеллекта следующего поколения.

II. Сортировщики цвета на основе ИИ: многомерное распознавание, гибкий выбор.

Сегодня сортировщики нового поколения с искусственным интеллектом, интегрированные с технологией глубокого обучения, обеспечивают революционные улучшения. Эти передовые сортировщики с ИИ не только сохраняют исходную высокоточную функцию сортировки по цвету, но и включают в себя модули интеллектуального распознавания на основе ИИ. Пользователи могут гибко выбирать в соответствии со своими реальными потребностями:

Используйте только традиционную сортировку по цвету (подходящую для простого разделения по цвету).

Включить только режим ИИ (для распознавания сложных форм/текстур).

Или активируйте оба режима одновременно (обеспечивая двойную защиту для повышения точности).

Это означает, что при сортировке испорченных или изношенных фундуков, удалении фрагментов пластика и косточек из пищевых продуктов или точном отделении скорлупы грецких орехов от ядер, сортировщик с искусственным интеллектом может «понимать» многомерную информацию, не полагаясь на специальные источники света, такие как инфракрасное или ультрафиолетовое излучение, что значительно повышает адаптивность и стабильность оборудования.

III. Основные преимущества технологии сортировки с использованием искусственного интеллекта

Глубокое обучение, как ключевая ветвь искусственного интеллекта, имитирует работу человеческого мозга с помощью многослойных нейронных сетей, автоматически обучаясь представлению признаков на основе больших объемов данных. В области визуального распознавания такие технологии, как сверточные нейронные сети (CNN), алгоритмы обнаружения объектов (YOLO, Faster R-CNN) и семантическая сегментация (U-Net, Mask R-CNN), продемонстрировали возможности распознавания изображений, превосходящие человеческие. Современные системы сортировки на основе ИИ используют эти технологии для достижения беспрецедентной производительности. По сравнению с традиционными алгоритмами, технология глубокого обучения предлагает следующие преимущества в системах сортировки на основе ИИ:

Высокоточная система распознавания и классификации целей

В системах сортировки с использованием искусственного интеллекта глубокое обучение применяется в основном для точного распознавания и классификации материалов. Благодаря обучению сверточных нейронных сетей система может идентифицировать не только различия в цвете, но и сложные характеристики, такие как форма, текстура и типы дефектов. Например, при сортировке руды модели глубокого обучения могут различать руду и пустую породу, выявлять мелкие трещины или примеси; при сортировке водных продуктов они могут точно обнаруживать посторонние предметы, поврежденные участки или вариации размеров, значительно повышая точность сортировки.

Способность к самоадаптации в сложных условиях труда.

Традиционные алгоритмы сортировки чувствительны к изменениям освещения, помехам от пыли и смешанным материалам, в то время как модели сортировки на основе ИИ, обученные на обширных выборках, обладают большей устойчивостью к воздействию окружающей среды. Даже при неравномерном освещении, влажных поверхностях материалов или объектах схожего цвета сортировщик на основе ИИ поддерживает стабильную производительность распознавания, значительно снижая количество ложных отказов и пропущенных выборов. Он демонстрирует большую устойчивость к таким факторам помех, как изменения освещения, частичное перекрытие и изменение положения.

Экономическая эффективность: Нет необходимости в дополнительных дорогостоящих специальных системах освещения, что снижает порог использования.

Операционная гибкость: Функциональность ИИ может быть включена или выключена, совместима как с новыми, так и с существующими процессами, что защищает предыдущие инвестиции пользователей.

Комплексное распознавание: цвет + форма + текстура + структура, многомерная оценка с низким уровнем ложных срабатываний.

Стабильность и надежность: Не подвержен влиянию окружающего освещения, обеспечивая стабильную работу в различных производственных условиях.

Внедрение глубокого обучения — это не замена, а расширение возможностей. Сортировщики на основе ИИ нового поколения позволяют каждому предприятию пищевой промышленности и сельскохозяйственному производителю перейти к новой эре высококачественной сортировки более разумным и экономичным способом.

Возможность непрерывной эволюции: Благодаря поэтапному обучению производительность модели сортировки на основе ИИ постоянно оптимизируется для адаптации к новым сценариям и материалам.

Традиционная сортировка по цвету против сортировки с использованием искусственного интеллекта на основе глубокого обучения.

1. Интеллектуальная система сортировки орехов

Hefei Growking Оптоэлектронные технологии Компания объединила усовершенствованную технологию YOLOv5 с Vision Transformer для разработки нового поколения сортировщиков на основе искусственного интеллекта, специально предназначенных для орехов. Этот усовершенствованный сортировщик на основе ИИ разработан для распространенных орехов, таких как грецкие орехи, миндаль и кешью, и не только идентифицирует поверхностные загрязнения, но и точно определяет проблемы качества, которые трудно заметить невооруженным глазом, включая раннюю плесень, отверстия от насекомых и внутренние полые скорлупы. Система сортировки на основе ИИ инновационно интегрирует технологию мультиспектральной визуализации для выявления загрязненных афлатоксином участков, что имеет решающее значение для обеспечения безопасности ореховой продукции.

В крупном предприятии по переработке орехов в Турции система сортировки с использованием ИИ применила круговую съемку на 360° с анализом на основе глубокого обучения, что позволило повысить процент отбора высококачественных орехов с 88% при использовании традиционного оборудования до 99,5%, а также увеличить процент обнаружения заплесневелых и поврежденных насекомыми орехов до 99,2%. Система сортировки с ИИ создала базу данных качества орехов, постоянно обучаясь анализу характерных изменений орехов из разных регионов и сезонов, что привело к ежемесячному повышению точности сортировки и, по сути, к интеллектуальной сортировке по принципу «умнее с использованием».

2. Интеллектуальная платформа для сортировки руды

В горнодобывающем секторе, Hefei Growking Оптоэлектронные технологии Компания объединила гиперспектральную съемку с глубоким обучением для разработки интеллектуальной платформы сортировки на основе искусственного интеллекта, подходящей для различных руд. Эта платформа сортировки на основе ИИ интегрирует лазерно-индуцированную спектроскопию пробоя (LIBS) и системы машинного зрения высокого разрешения, способные обрабатывать различные минеральные ресурсы, включая железную руду, кремнезем и гальку.

Для сортировки кремнезема в сортировочной системе на основе искусственного интеллекта используется усовершенствованная сеть Mask R-CNN для точного определения примесей, таких как железо и слюда, в кремнеземе, что особенно важно для удовлетворения строгих требований к чистоте, предъявляемых стекольной промышленностью. Отсортированный высокочистый кремнезем в основном используется в производстве стеклянных изделий, особенно для винных бутылок и высококачественной посуды, требующей исключительной прозрачности и качества цвета. Следы железа в кремнеземе могут вызывать появление зеленоватого оттенка на стекле, влияя на эстетику и качество премиальных винных бутылок. На предприятии по поставке фотоэлектрических материалов и сырья для стекла в провинции Сычуань эта технология сортировки на основе искусственного интеллекта повысила эффективность извлечения высокочистого кремнезема марки 4N (99,99%) на 35%, обеспечивая производителей стекла сырьем, соответствующим международным стандартам, а также помогая предприятиям по производству стеклянной продукции сократить количество бракованной продукции, вызванной примесями в сырье, и повысить конкурентоспособность на рынке.

Для сортировки строительной гальки, сортировщик на основе ИИ сочетает в себе технологию реконструкции 3D-облака точек с многоракурсной съемкой, чтобы решить проблемы неправильной формы и сложной текстуры гальки. Благодаря моделям глубокого обучения, оценивающим однородность цвета гальки, гладкость поверхности и размерные характеристики, сортировщик на основе ИИ успешно осуществляет автоматическую сортировку декоративной, строительной и стандартной гальки. В ходе практического применения на предприятии по производству строительных материалов в провинции Цзянсу, сортировщик на основе ИИ увеличил эффективность сортировки гальки в 4 раза и повысил качество продукции на 25%.

Сортировщики на основе ИИ перестали быть просто инструментами сортировки и стали важными узлами, связывающими физический мир с цифровым интеллектом. В условиях глубокой интеграции искусственного интеллекта с традиционными отраслями промышленности эти интеллектуальные сортировщики на основе ИИ продолжают создавать инновационную ценность в самых разных секторах.

• следующий : Зачем использовать двухцветные сортировщики для обработки перца чили?