Тел.: +86-10-82525300 (Отдел продаж)
Факс: +86-10-82525277 (Отдел продаж)
Индекс: 410100
Почта: russia-marketing@ramon.com.cn
RAMON SCIENCE AND TECHNOLOGY CO., LTD. HUNAN
Add: No.349, Fengshu Road, Quantang Street, Economic And Technological Development Zone, Changsha, Hunan, 410100, P.R.China
Адрес: Китай, 410100, г. Чанша, Зона экономического и технического развития, пр. Цюаньтан, ул. Фэншу, д.349
Micro-общественный канал номер
Программа WeChat Mini
RAMON Система обнаружения металлолома
О продукции:
Система обнаружения металлолома проводит оценку классов закупаемого металлолома на металлургическом заводе, применяет искусственный интеллект вместо ручных операций, уменьшает искусственное вмешательство в процессе оценки классов, реализует единую норму по результатам оценки классов. В настоящее время, компания уже имеет эталонную базу данных о распознавании металлолома, и алгоритмическую модель глубокого обучения распознавания, от сбора изображений металлолома на рабочем месте до вычисления результата распознавания алгоритмом, осуществляется интегрированный и автоматизированный процесс работы.
Функции системы
l Распознавание размеров металлолома
l Распознавание толщины металлолома
l Оценки классов металлолома
l Наличие вмешивания низкокачественного металлолома
l Наличие уплотнителей или уплотнительных элементов
Особенности преимуществ
l Применяются динамические пороговые величины двойной модели, которые значительно повышают точность результата оценки класса.
l По площадям блоков цветом, вычислить проценты металлолома разных видов, повысить точность оценки класса металлолома.
l По цветам металлолома, указанным в изображении, усилить особенности поверхности металлолома, это предоставляет более наглядные особенности для ручной вспомогательной оценки классов.
l Можно быстро ориентировать и распознать опасные изделия, повысить эффективность работы по оценке металлолома.
l Использовать самый передовой алгоритм глубокого обучения, можно выполнить всепогодную интеллектуальную работу, реализовать снимку и оценку результатов в реальном времени.