Сортировочная машина с искусственным интеллектом · Оптическая сортировка на основе глубокого обучения
Каждый поставляемый нами сортировщик по цвету JIACUI может работать с модулем классификации на базе искусственного интеллекта: речь идет об обновлении программного обеспечения и системы обработки изображений на той же платформе, а не об отдельной линейке продуктов. Именно поэтому на этой странице представлен весь ассортимент — 15 моделей желобного типа, от настольной установки производительностью 0,02 т/ч до восьмижелобной машины производительностью 12 т/ч, а также четыре модели ленточного типа для хрупких и тяжелых материалов. С технической точки зрения поверхность материала сканируется полноцветной линейной ПЗС-матрицей с разрешением 5400 × 12K; с программной точки зрения обученная нейронная сеть комплексно оценивает форму, размер, оттенок цвета и текстуру, вместо того чтобы сравнивать каждый пиксель с фиксированным пороговым значением. Практическое отличие заключается в том, как обрабатывается материал, с которым не справляется пороговый сортировщик: перекрывающиеся зерна, затененные хлопья, колонии плесени, которые еще не изменили цвет, а также продукт, который плохо настроенная машина выбрасывает как отходы.
Чем сортировщик по цвету на базе искусственного интеллекта отличается от порогового оптического сортировщика
Обычный оптический сортировщик хорошо справляется с одной задачей: он сравнивает каждый пиксель с цветовой полосой, которую оператор настраивает вручную. Это работает с материалом, имеющим стабильную базовую цветовую гамму и чёткие, контрастные дефекты — то есть с хорошо подготовленной партией белого риса. Система перестает работать в тот момент, когда дефект и качественный продукт имеют одинаковый цвет — темное качественное зерно рядом с темным дефектом, затененная чешуйка в плотном потоке, колония плесени, которая еще не изменила цвет поверхности. У оператора тогда возникает выбор из двух плохих вариантов: ослабить пороговое значение и пропустить дефекты или ужесточить его и выбросить качественный продукт.
Сортировщик на базе ИИ переносит принятие решения с порогового значения на классификатор. Одни и те же данные с камеры оцениваются сразу по нескольким характеристикам — оттенок, тень, длина, ширина, соотношение сторон, кривизна краев, однородность поверхности — и решение принимается на основе их совокупности, а не по какому-либо отдельному каналу. В этом и заключается вся разница, и именно поэтому две приведенные ниже колонки так сильно расходятся при работе с трудным материалом, хотя при работе с простым материалом выглядят одинаково.
Проведите пальцем по таблице вбок, чтобы увидеть оба столбца.
| Критерий сравнения | Оптический сортировщик с пороговым значением | JIACUI AI: сортировка по цвету |
|---|---|---|
| Что измеряет прибор | Яркость и цвет пикселей в сравнении с фиксированной полосой допуска, которую вы устанавливаете вручную. | Форма, размер, оттенок цвета и текстура поверхности оцениваются комплексно с помощью обученной нейронной сети. |
| Недостатки, которые можно устранить | Четкие, высококонтрастные дефекты на материале со стабильным цветовым фоном. | Слабозаметные и перекрывающиеся дефекты: затененные хлопья, раздробленные зерна в массе, колонии плесени до появления видимого изменения цвета. |
| Кто это настраивает? | Оператор, имеющий опыт работы с этим материалом, методом проб и ошибок при работе с каждой новой партией. | Машина сканирует поступающий материал и предлагает одну из предустановленных настроек; оператор подтверждает выбор. |
| Когда меняется сырье | Перенастроить пороговые значения, как правило, после перехода от режима непрерывной работы к режиму выборки. | Вызовите сохраненный рецепт или позвольте модели адаптироваться на основе короткого цикла калибровки. |
| Хороший продукт, попавший в поток брака | Высокий, поскольку фиксированный порог не позволяет отличить темный дефект от темного исправного ядра. | Низше, поскольку классификация осуществляется на основе нескольких признаков, а время выброса рассчитывается для каждой частицы. |
| Данные, на основе которых можно принимать решения | Счётчики и наработка. | Подсчитывается количество брака по каждому классу, поэтому вы можете увидеть, какой именно дефект снижает ваш выход готовой продукции. |
Ни одна из этих колонок не отражает процентную точность. Они описывают, какие решения способна принимать машина — именно эта часть данных отображается при сложной партии и исчезает при простой.
Использование искусственного интеллекта для сортировки всех материалов, из которых мы создаем наши продукты
На всех наших платформах используется один и тот же механизм классификации, однако рецептура, оптика и способ транспортировки варьируются в зависимости от материала. Ниже приведены девять исходных пунктов — каждый из них ведет на страницу, где подробно описан соответствующий материал, включая модели, достижимую степень сортировки и реальные ограничения.
Нет в списке? Пришлите 20–30 кг этого материала. Перед составлением коммерческого предложения мы проверяем каждый новый запрос на лабораторном оборудовании и сообщаем о том, что реально достижимо, а не о том, что вы надеялись услышать.
Технологический стек, лежащий в основе наших сортировочных систем на базе искусственного интеллекта
Работу выполняют четыре подсистемы. Только одна из них — это алгоритм, и без остальных трёх этот алгоритм бесполезен.
1. Полноцветная линейная съемка с разрешением 5400 × 12K
Линейный CCD-датчик компании Toshiba осуществляет цветную съемку по всей ширине желоба или ленты на производственной скорости, обеспечивая разрешение точек до примерно 0,01 мм². Именно точность цветопередачи при таком разрешении и делает возможной оценку формы — система не может определить кривизну по размытому краю.
2. Оценка формы и цвета с помощью глубокого обучения
Вместо одного порогового значения на каждый канал сеть оценивает сразу несколько характеристик: оттенок и тон, длину и ширину, соотношение сторон, кривизну краев и однородность поверхности. Именно благодаря этой комбинации система способна отличить темное ядро без дефектов от темного ядра с дефектами — в то время как сортировщик с пороговыми значениями допускает ошибки в обоих направлениях.
3. Автоматическая калибровка и сохраненные рецепты
Контроллер сканирует образец поступающего сырья, предлагает настройки чувствительности и выброса, а оператор подтверждает их или корректирует. Рецепты хранятся отдельно для каждого продукта и каждого поставщика, поэтому переключение мельницы с сорта «парбоилед» на «басмати» сводится к изменению меню, а не к процессу настройки.
4. Расчетное время выброса
После классификации частицы контроллер рассчитывает, какие сопла будут находиться рядом с ней в точке выброса и в какой момент времени. Клапаны выполняют полный цикл открытия-закрытия менее чем за 1 мс и работают на частоте до 300Гц при номинальной частоте, превышающей 1 200 циклов в секунду при работе с зерном; задержка между сканированием и выбросом обычно составляет 5–30 мс и устанавливается исходя из скорости ленты или желоба, а не определяется приблизительно.
Следует уточнить два момента, поскольку рынок не всегда это делает. Во-первых, ближний инфракрасный, ультрафиолетовый и рентгеновский диапазоны являются дополнительными каналами обнаружения, стоимость которых указывается в рамках каждого конкретного проекта, когда дефект не имеет видимых признаков — например, внутреннее гниение, различия во влажности, прозрачные загрязнения, различия в плотности. Они устанавливаются не на каждую машину, и поставщик, указывающий спектральное слияние InGaAs в качестве стандартного оборудования на сортировщике начального уровня, описывает машину другого производителя. Во-вторых, показатель точности в наших таблицах технических характеристик представляет собой точность отбраковки, измеренную на подготовленном образце; то, каких результатов достигнет ваша линия, зависит от типа дефекта, степени загрязнения и скорости подачи, и именно поэтому мы запрашиваем ваш материал, прежде чем называть конкретные цифры.
Добавление ИИ к уже имеющемуся у вас сортировщику по цвету
Большинству покупателей не требуется новая машина для внедрения системы классификации на базе ИИ. Если шасси, желоба и выталкиватели находятся в исправном состоянии, то заменяются только головка сканирования, контроллер и плата драйвера — а это работа, которую можно выполнить за один день, а не капитальный проект. Эта часть ассортимента никогда не фигурирует в таблицах технических характеристик, поэтому стоит четко заявить: каждая модель, которую мы в настоящее время производим, может работать с ИИ-движком, а модернизация установленного оборудования — это обычный заказ, а не особая услуга.
Если оборудование произведено другим производителем, мы сначала просим предоставить фотографии таблички, головки камеры и клапанного блока. На некоторых шасси такая замена проходит без проблем, на других — нет, и разница заключается скорее в механических особенностях, чем в коммерческих аспектах.
«Шутов» или «Лента»: как выбрать подходящую платформу искусственного интеллекта
Это решение определяется характером материала, а не бюджетом, и разница в производительности, как правило, значительна. Сыпучий материал транспортируется по желобу, поскольку ничто другое не обеспечивает такую же производительность на квадратный метр. Все, что подвержено помятости, не скользит или имеет плоскую форму, транспортируется по ленте.
Тип желоба — свободное падение
Материал скользит по наклонному желобу мимо камеры и выбрасывается в свободное падение. Максимальная производительность на квадратный метр площади, максимально бережное обращение с любым материалом и идеальное решение для любых сыпучих материалов: риса, пшеницы, кунжута, мелких семян, пластиковых гранул. 15 моделей, производительность 0,02–12 т/ч.
Тип ремня — переносной
Материал перемещается по плоской ленте с регулируемой скоростью и проходит контроль сверху и снизу. Скорость на метр ширины ниже, но при этом продукт не повреждается, а конвейер способен обрабатывать плоские, тяжёлые или нестандартные предметы, которые не скользят: соевые бобы, орехи кешью, крупные орехи, пластиковые хлопья, комки минералов. 4 модели, производительность 1,5–12 т/ч в зависимости от материала и ширины ленты.
Проведите пальцем по таблице вбок, чтобы увидеть полную схему.
| Материалы | Платформа | Почему |
|---|---|---|
| Рис, пшеница, кунжут, мелкие семена | Падение | Течет свободно; решающим фактором является производительность на м² . |
| Пластиковые гранулы, пеллеты | Падение | Однородный, свободно текущий; отсутствие риска поломки, требующего защиты. |
| Соя, нут, фасоль | Город | Семенная оболочка и семенное глазко сохраняются; при падении из желоба возникают трещины. |
| Кешью, грецкий орех, миндаль, фисташки | Город | Крупные куски неправильной формы не будут скользить равномерно. |
| Пластиковые хлопья и переработанный пластик | Город | Плоские световые хлопья падают по желобу и не попадают в зону сканирования. |
| Кусок руды, предварительная концентрация руды | Город | Тяжелый и неровный; требует нанесения дополнительного слоя. |
| Дефект, невидимый в видимом свете | Либо + рентген / ближний инфракрасный диапазон | Плотность или количество спектральных каналов указывается для каждого проекта. |
Полное техническое сравнение — геометрия сканирования, расход воздуха, занимаемая площадь на тонну — приведено в разделе «Сравнительный анализ желобных и ленточных систем».
Цветные сортировочные машины с желобным механизмом: 15 моделей производительностью от 0,02 до 12 т/ч
Пятнадцать серийных моделей, все оснащенные модулем классификации на базе искусственного интеллекта. Самая маленькая — это настольная установка для работы с образцами и лабораторных исследований; самая большая — линейная машина с восемью желобами. Производительность указана для стандартного белого риса, поэтому при обработке пропаренного риса, партий с высоким содержанием брака или риса необычной формы производительность будет ниже значения, указанного на табличке — выбирайте модель на один уровень выше рассчитанной вами почасовой производительности.
Проведите пальцем по таблице вбок, чтобы увидеть данные о мощности, весе и габаритах.
| Модель | Производительность (т/ч) | Точность | Перенос | Мощность | Вес | Д×Ш×В (мм) |
|---|---|---|---|---|---|---|
| CS-QB16 | 0.02 – 0.1 | ≥99.99 | >30:1 | 0.2 | 66 | 330 × 700 × 1000 |
| CS-CH32 | 0.25 | ≥99.99 | >120:1 | 0.7 | 105 | 450 × 1100 × 1500 |
| CS-1C64 | 0.5 – 1.0 | ≥99.99 | >10:1 | 1.2 | 350 | 955 × 1630 × 1550 |
| CS-1A64 | 0.8 – 1.5 | ≥99.99 | >30:1 | 1.0 | 157 | 800 × 1260 × 1550 |
| CS-1A80 | 0.8 – 1.5 | ≥99.99 | >30:1 | 1.5 | 189 | 820 × 1720 × 1550 |
| CS-1C96 | 1.0 – 1.5 | ≥99.99 | >10:1 | 1.8 | 500 | 1045 × 1630 × 1550 |
| CS-1C80 | 1.2 – 2.5 | ≥99.99 | >120:1 | 1.8 | 290 | 1152 × 1697 × 1708 |
| CS-2C160 | 1.5 – 2.0 | ≥99.99 | >10:1 | <2.2 | 600 | 13:30 × 16:30 × 15:50 |
| CS-3A | 3.5 – 4.0 | ≥99.99 | >120:1 | 2.6 | 640 | 1620 × 1490 × 1690 |
| CS-6C | 4.0 – 6.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.8 | 1350 | 2528 × 1595 × 2040 |
| CS-7C | 4.0 – 7.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.8 | 1650 | 2765 × 1570 × 1850 |
| CS-6A | 5.0 – 10.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.8 | 1060 | 2580 × 1490 × 1690 |
| CS-8C | 5.0 – 8.0 | ≥99.99 | >10:1 | 4.6 | 1800 | 3152 × 1595 × 2040 |
| CS-10C | 7.0 – 10.0 | ≥99.99 | >10:1 | 5.5 | 2200 | 3910 × 1595 × 2040 |
| CS-12C | 8.0 – 12.0 | ≥99.99 | >120:1 | <7.5 | 2600 | 4668 × 1595 × 2040 |
Точность — это показатель точности выброса, опубликованный для каждой модели на основе испытаний на подготовленном образце. Модернизация с использованием искусственного интеллекта возможна для всех моделей, включая уже находящиеся на вооружении.
Ленточные сортировочные машины с искусственным интеллектом: 4 модели для хрупких и тяжелых материалов
Конвейеры этой серии транспортируют продукт, а не сбрасывают его, что обеспечивает более низкую скорость на метр ширины, но является единственно верным решением для любых материалов, которые ломаются, не скользят или лежат ровно. Одноленточные установки подходят для большинства задач; двухярусная модель CS-LA1200D пропускает два слоя через одну раму, когда ограничивающим фактором является площадь помещения.
Проведите пальцем по таблице вбок, чтобы увидеть количество сопел и вес.
| Модель | Ширина ремня | Производительность (т/ч) | Сопла | Мощность | Вес |
|---|---|---|---|---|---|
| CS-LA300 | 300 мм | 0.5–1.5 | 64 | 1,75 кВт | 320 кг |
| CS-LA600 | 600 мм | 2.5–6 | 128 | 6 кВт | 750 кг |
| CS-LA1200 | 1 200 мм | 2.5–6 | 256 | 6 кВт | 1,150 кг |
| CS-LA1200D | 1 200 × 2 мм | 5–12 | 512 | 9 кВт | 2 300 кг |
Производительность конвейерной линии указана для пластиковых хлопьев в трёх диапазонах размеров и соответствует значению, опубликованному в другом разделе этого сайта; при переработке соевых бобов, орехов кешью или минеральных комков эта же линия работает с другой производительностью, поскольку толщина слоя и скорость конвейера настраиваются индивидуально для каждого материала. При планировании следует ориентироваться на показатель, подтвержденный нами на вашем образце, а не на значение, указанное на табличке.
Сколько стоит сортировочная машина с искусственным интеллектом и от чего зависит её стоимость
Мы не публикуем прейскурантные цены, поскольку две машины с одинаковым номером модели, но с разными конфигурациями систем формирования изображения и выталкивателей не являются одинаковыми. Однако мы можем точно указать, какие именно позиции в коммерческом предложении влияют на итоговую стоимость, чтобы вы могли сравнивать предложения поставщиков по каждой позиции, а не по общей сумме.
- Производительность и платформа. Установка с одним желобом производительностью 0,5 т/ч и машина с восемью желобами производительностью 12 т/ч используют одно и то же программное обеспечение, но различаются аппаратным обеспечением. Ленточные платформы обходятся дороже в расчете на тонну пропускной способности, чем желобы, поскольку их скорость на метр ширины ниже — это цена за то, чтобы не повредить продукт.
- Снимающая головка. Полноцветная линейно-сканирующая ПЗС-матрица с разрешением 5400 × 12K служит базовым устройством для классификации с помощью искусственного интеллекта. Если в рамках проекта требуется дополнительный канал в ближнем инфракрасном (NIR), ультрафиолетовом (UV) или рентгеновском диапазоне, это указывается отдельной строкой в коммерческом предложении, и только таким образом можно вообще выявить некоторые дефекты.
- Количество эжекторов и класс клапанов. Чем больше сопел, тем тоньше распыление и ниже коэффициент переноса, но при этом требуются компрессоры большей мощности. Именно в этом аспекте в дешевых предложениях незаметно идут на уступки.
- Вспомогательное оборудование. Компрессор и осушитель, пылесборник, комплект запасных клапанов, элеватор и конвейер. Мы указываем в коммерческом предложении спецификацию вспомогательного оборудования, чтобы вы могли приобрести пневматическую систему на месте, а не платить за доставку воздушных баллонов.
- Стоимость перевозки, монтажа и пошлины. Объем оборудования, порт назначения и участие нашего инженера в пуско-наладочных работах. Перед сравнением предложений поставщиков запросите цены по условиям CIF и FOB для непосредственного сравнения.
Чтобы получить значимое число, отправьте четыре элемента:
- Материал и его текущий уровень брака — фотография бракованной партии стоит целой страницы текста.
- Что должно выйти наружу, а что нельзя упустить.
- Фактическая пропускная способность в тоннах в час и количество часов в сутки, в течение которых линия работает.
- Независимо от того, идет ли речь о новой линейке оборудования или о модернизации уже имеющейся у вас машины.
Часто задаваемые вопросы по AI Color Sorter
Что именно делает сортировщик по цвету сортировщиком с искусственным интеллектом?
Классификатор. Пороговый сортировщик сравнивает каждый пиксель с цветовой полосой, заданной вручную. Сортировщик на базе искусственного интеллекта применяет к тем же пикселям обученную нейронную сеть и комплексно оценивает форму, размер, оттенок и текстуру, что позволяет ему выделять дефекты, которые по цвету выглядят идентично пороговому значению. Камера тоже имеет значение — полноцветные данные линейного сканирования с разрешением 5400 × 12K дают сети исходные данные для работы, — но решающим фактором является уровень принятия решений.
Можно ли модернизировать сортировочную машину, которая у меня уже есть, в том числе и другой марки?
Что касается машин JIACUI, то да, это возможно для всей линейки моделей, выпускаемых в настоящее время. Для машин других марок это зависит от шасси и привода эжектора: чтобы дать точный ответ, нам потребуется фотография заводской таблички, головки камеры и клапанного блока. Пришлите их вместе с образцом материала, и мы подтвердим возможность реализации, а не будем просто обещать.
Действительно ли все 19 моделей работают на базе искусственного интеллекта?
Да. Механизм классификации не предназначен исключительно для крупных установок. В разных моделях линейки различаются количество камер, ширина желоба, количество сопел и установленная мощность — программное обеспечение и алгоритмы работы остаются одинаковыми, и лабораторная установка производительностью 0,5 т/ч формирует тот же отчет, что и линейная установка производительностью 12 т/ч.
Сложно ли моим операторам пользоваться технологией глубокого обучения?
Интерфейс представляет собой меню материалов, а не матрицу параметров. Установка сканирует поступающий материал, предлагает предустановку, которую оператор подтверждает; сохраненные рецепты вызываются по названию. Если партия материала ведет себя иначе, чем образец, оператор корректирует чувствительность и интенсивность выталкивания и сохраняет настройки в качестве нового рецепта. Никакого программирования, никаких таблиц пороговых значений.
Могу ли я протестировать материал перед покупкой?
Да, и это бесплатно. Отправьте 20–30 кг с примечанием о дефектах, которые необходимо удалить. Мы прогоняем материал на лабораторном оборудовании, отправляем вам отчёт о сортировке с указанием использованных настроек и видео «до и после», а также указываем модель оборудования, с помощью которой был достигнут данный результат. Если ваш материал невозможно отсортировать до требуемого вам сорта при использовании видимого света, это будет указано в отчёте.
Какое место занимают ближний инфракрасный диапазон (NIR) и рентгеновское излучение?
Когда дефект не имеет видимых признаков. Внутренняя гниль, различия во влажности, прозрачные примеси внутри прозрачного изделия и различия в плотности требуют использования других каналов: ближнего инфракрасного спектра (NIR) для определения состава и влажности, а также рентгеновской трансмиссии для определения плотности. Стоимость этих решений рассчитывается индивидуально для каждого проекта, они не входят в стандартную комплектацию, и мы сообщим вам, когда именно они станут единственным надежным способом обеспечить соответствие вашим техническим требованиям.
В чём заключается разница между сортировкой с помощью ИИ и просто более качественной камерой?
Более качественная камера обеспечивает большее количество пикселей при том же разрешении. Искусственный интеллект меняет само разрешение. Именно поэтому две машины могут указывать одинаковую точность отбраковки — 99,99 % — и при этом вести себя совершенно по-разному при обработке сложного партии: это число характеризует отбраковку, а не классификацию. Попросите любого поставщика протестировать ваш материал; только отчет будет иметь какое-либо значение при сравнении.
Дополнительная литература по сортировке с использованием ИИ
Получите индивидуальное предложение по сортировке с использованием ИИ
Сообщите нам, из какого материала изготовлен образец, в чём заключается дефект и какова ваша почасовая производительность. Наши инженеры определят, какая платформа подходит, возможна ли модернизация с использованием ИИ на уже имеющемся у вас оборудовании и какого качества результат реально можно достичь при обработке вашего образца — как правило, в течение одного рабочего дня.
