Super RG

Аппарат для сортировки риса

Являясь первопроходцем и лидером в области применения технологии глубокого обучения, компания AMD стала пионером в разработке обширной базы данных настроек для сортировки риса. Данная разработка включила в себя внедрение основных технологий компании, таких как технология моделирования слияния и интеллектуальное самообучение, что позволило добиться прорыва в области высокопроизводительного, интенсивного и точного обнаружения дефектов. В сочетании с аппаратными настройками сортировки высшего уровня компания AMD добилась высокой производительности и точности сортировки, удовлетворяя текущие и будущие потребности наших клиентов.

• Алгоритм искусственного интеллекта. Интеллектуальный чип DgS, разработанный в сотрудничестве с ARM, обеспечивает высокую скорость, большую эффективность и расширенные интеллектуальные возможности сортировки для удовлетворения разнообразных требований пользователей к характеристикам продуктов, дефектам и стандартам качества.
• Технология моделирования слияния. «Модель KUNPENG» обеспечивает комплексную сортировку и распознавание изображений, оптимизируя производительность оборудования для удобной сортировки с помощью профессиональной обработки данных и системы облачного хранилища данных компании AMD.
• Двухъядерный процессор с двумя двигателями. Реализация многомерного обучения по цвету, форме, текстуре, площади, весу, мягкости и твёрдости продукта, постоянно улучшает обнаружение и обработку получаемых данных. Использование оборудования компании AMD даст вам совершенно новый опыт сортировки.
• Высокопроизводительная конструкция. Компания AMD разработала специальный высокопроизводительный жёлоб, основанный на золотом сечении, специально для характерной формы рисовых зёрен.
• Технология интенсивной сортировки. Решая сложную задачу сортировки при высокой производительности, технология точной интенсивной сортировки компании AMD обеспечивает двойное повышение точности и производительности.
• Технология самообучения. Система самообучения компании AMD постоянно совершенствует процесс сортировки, анализируя характеристики образцов продукта и изучая его особенности, что позволяет лучше сортировать дефекты продукта, смеси и фрагменты.

Характеристики