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核心技术
AI智能视觉技术
采用多种图像识别算法，精准辨别良品与不良品之间的细微差异，实现精细化、高选净的分选需求。
多光谱复合成像技术
通过对X光/可见/红外图像的多光谱融合，以及多个波段红外图像的融合，从物体密度、表面特征和材质等方面对物料进行多维分析，有效提高物料分选的能力。
远程运维技术
综合运用4G、5G、485、CAN及以太网等多种通信方式，实时掌控设备运行状态，通过大数据技术在线配置方案、分析解决设备问题。
SOC技术
数据处理的灵活性和能够处理海量数据的性能相结合的图像数据处理平台。
边缘计算技术
采用GPU、FPGA等智能硬件在边缘节点同步完成数据采集和运算，减少数据传输，提高数据安全性和设备工作的实时性。
迁移学习算法技术
使用最新的迁移学习、自学习等算法，在预训练模型基础上，仅需采集少量样本，就可得到高精度的检测、分类模型，提高系统安装调试速度。
深度学习技术
采集大量物料样本，基于人工智能深度学习算法预训练算法模型，实现待检物料的在线检测、分割、分类。
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