科力達智能裝備（山東）有限責任公司

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履帶式慢速色選機

產(chǎn)品詳情

針對脫水蔬菜、易碎果仁（如核桃仁、巴旦木仁、腰果仁、松子仁等)、膨化食品等物料的分選。

配備高清晰度5400像素全彩色傳感器，高清晰度抓拍功能，還原物料真實色澤，照片可8倍放大顯像，高速線性掃描速度，提升細微瑕疵的識別能力。

智能復(fù)式易選算法系統(tǒng)提升并行分析處理能力，易鍵式創(chuàng)建選別模式，并可實現(xiàn)多種顏色獨立分選、正選、反選、復(fù)式選等，持久穩(wěn)定，選別效果更加突出。高亮度LED冷光源，無影照明，照明環(huán)境穩(wěn)定而耐用。

穩(wěn)定的傳動系統(tǒng)，方便皮帶更換，對易破易碎物料有很好的防護，對灰塵較大的場合實用性好。

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視頻作者：科力達智能裝備（山東）有限責任公司

堅果，是閉果的一個分類，果皮堅硬，內(nèi)含1粒或者多粒種子。如板栗，杏仁、腰果、榛子、核桃、松子等的果實。市場上出現(xiàn)大量各色各異的品種堅果，其富含有人體所需的卡路里，還能滿足人們?nèi)粘Ａ闶晨诟械氖称贰?/span>

有時候我們在吃堅果零食時候，不小心嘗到一個壞果仁是不是偶有發(fā)生的概率。一大袋子的堅果出現(xiàn)一兩個壞果也能接受范疇，但有些30%以上是壞果仁就讓人很氣憤了。

其實這類壞果仁占比多的廠家是他們產(chǎn)量高又覺得人工挑選繁雜還挑不干凈，又不愿意上一臺堅果色選機造成的。剛開始產(chǎn)量小都是用人工來挑選打包發(fā)貨，因為日均挑選處理量小，人工和成本也合算能忙的過來。但隨著日銷量變大，多請工人成本又不劃算，這造成一系列壞果仁打包發(fā)貨出去，自然而然的生意越來越難做。后來一些生產(chǎn)廠家進了堅果色選機，生意就變得越來越好，做出了堅果品牌口碑，我堅信大家都知道三只松鼠吧。

堅果色選機是根據(jù)物料光學特性的差異，利用光電探測技術(shù)，將堅果壞的物料和成色好的堅果自動分揀出來的設(shè)備。目前堅果色選機被用于散體堅果品質(zhì)檢測和分級領(lǐng)域。

堅果從頂端的料倉進到設(shè)備，根據(jù)震動器設(shè)備的震動，堅果沿安全通道下降，加快降落進到選別觀查區(qū)，并從控制器和背景墻間越過。在燈度源的功效下，依據(jù)光知的高低及色調(diào)轉(zhuǎn)變，使系統(tǒng)軟件造成輸出數(shù)據(jù)信號驅(qū)動器繼電器工作中吹出來異色堅果吹至接料倉的廢棄物腔內(nèi)，而好的堅果再次降落至接料倉制成品腔內(nèi)，進而做到選其他目地。

       科力達深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于初的目標—AI人工智能(AI, Artificial Intelligence)。

深度學習是學習樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，在學習過程中獲取圖像特征等信息，深度學習是一個復(fù)雜的機器學習算法，它的終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別各種物料的千萬種特征數(shù)據(jù)。 深度學習在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，多媒體學習和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿人類思考等活動，解決了很多復(fù)雜的模式識別難題，使得AI人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。

1.系統(tǒng)采用分布式，系統(tǒng)融入我們的智能PCB上，不需要龐大的機械結(jié)構(gòu)

2.擁有自主知識產(chǎn)權(quán)使用的是自己研發(fā)的AI識別技術(shù)軟件

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