色选机厂-投资小(在线咨询)-青海色选机

       科力达深度学习(DL， Deep Learning)是机器学习(ML，色选机厂， Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于初的目标—AI人工智能(AI， Artificial Intelligence)。

深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，在学习过程中获取图像特征等信息，深度学习是一个复杂的机器学习算法，它的终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别各种物料的千万种特征数据。 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，多媒体学习和个性化技术，金属色选机，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿人类思考等活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得AI人工智能相关技术取得了很大进步。

1.系统采用分布式，系统融入我们的智能PCB上，不需要庞大的机械结构

2.拥有自主知识产权使用的是自己研发的AI识别技术软件

色选精度色选精度是指从原料中选出的杂质数量占所含杂质总量的百分数。色选精度主要受传送带的运动速度和原料的纯度有关，传送带运动速度越慢，相邻杂质之间的时间就越长，青海色选机，伺服系统就有足够的时间将杂质剔除，提高色选精度。同理原料的初始纯度越高，杂质量越少，色选精度就越高。同时色选精度还受到伺服系统自身设计限制，当有两个以上杂质处在同一帧图像时，只能剔除一个杂质，色选精度下降，采用复选结构要好于结构。 

带出比带出比是指色选机选出的废料中杂质数量与正常物料数量之比。带出比的高低是可以调节的，主要依靠调节执行器的通电时间来完成带出比的调节。如果带出比设定过高，会影响选出率和处理量这两个指标；如果设定过低，选出的废料中所含正常物料过多，会造成浪费；如果再处理，需要投入一定的人力和物力，会造成很多的麻烦和经济损失。实际生产过程中，处理量、色选精度和带出比这三个指标是一体的，都是关键指标，必须同时考察。

无损分选设备

色选机是根据物料光学特性的差异，利用光电探测技术将颗粒物料中的异色颗粒自动分拣出来的设备。色选机被用于散体物料或包装工业品、食品品质检测和分级领域。

色选机简介

光电色选机是用于散体物料品质检测和分级的一种无损分选设备，在粮食、食品、颜料化工等行业有着广泛的应用，对分选难度大的再生塑料片、塑料颗粒、玉米、各种豆类、各种大米、矿石、辣椒、花椒、蒜米、瓜子类、葡萄干、种子、中药、海米、虾皮、丁香鱼、玻璃、金属、同色杆等杂质及特种物料分选效果都十分显著，达到国际水平。