X-Ray Akıllı Kusur Tespit Sistemi, metal, cam, taş, plastik, kemik parçaları ve diğer küçük yabancı maddeler de dahil olmak üzere yabancı kirletici maddelerin son derece doğru ve uyarlanabilir bir şekilde algılanmasını sağlamak için gelişmiş yapay zeka teknolojisinden ve tescilli AI-XSP görüntüleme algoritmasından yararlanır. Sistem, üreticilerin ürün kalitesini artırmasına, üretim verimliliğini artırmasına ve kalite kontrol süreçlerini güçlendirmesine yardımcı olur.
.png)
Çift enerjili bir algılama modülüyle donatılan sistem, iki enerji spektrumundan inceleme görüntüleri elde etmek için yüksek enerjili ve düşük enerjili X ışınlarını aynı anda analiz eder. Çift Enerjili Füzyon Algoritması ile birleştirildiğinde malzeme ayrımını mümkün kılar ve hem yoğunluk bazlı hem de malzeme bazlı denetim sağlar. Bu, denetlenen ürünlere benzer yoğunluğa sahip yabancı nesnelerin tespit kabiliyetini önemli ölçüde artırır. Buna ek olarak, çift enerji teknolojisi, farklı malzeme bileşimlerini ayırt ederek üst üste gelen veya istiflenmiş ürünlerde bile kirletici maddelerin son derece hassas bir şekilde algılanmasına olanak tanır.
Gelişmiş derin öğrenme teknolojisiyle desteklenen sistem, güçlü temel tanıma yetenekleri sağlayan, büyük veri kümeleri üzerinde eğitilmiş sektöre özel bir temel model üzerine kurulmuştur. Büyük ölçekli yapay zeka modellerinin ve birkaç adımda öğrenmenin gücünden yararlanarak, minimum eğitim örnekleriyle olağanüstü algılama performansı sunarak hızlı dağıtım, yüksek algılama doğruluğu ve çeşitli uygulama senaryoları arasında güçlü uyarlanabilirlik sağlar.
Yeni geliştirilen Raytina Görüntü Geliştirme Motoru, birden fazla patentli görüntü iyileştirme algoritmasını entegre ederek çeşitli uygulama senaryolarında yüksek kontrastlı ve ince ayrıntılı görüntü analizine olanak tanır. Yanlış alarm oranlarını azaltırken yabancı nesne algılama oranlarını da önemli ölçüde artırır.
Yazılım arayüzü sezgiseldir ve kullanımı kolaydır, kullanıcı merkezli bir tasarıma sahiptir. Cihaz parametreleri önceden yapılandırılmıştır ve yönlendirmeli kurulum süreci dağıtımı basitleştirir. Düşük öğrenme eğrisi ve minimum eğitim gereksinimleri sayesinde operatörler hızla uzmanlaşabilir. Çok düzeyli izin yönetimi, operasyonel hataların önlenmesine yardımcı olur.
Çift sirkülasyonlu ısı dağıtım sistemi, akıllı nem koruması ve temel bileşen korumasıyla donatılmış sistem, çok çeşitli sıcaklık ortamlarında güvenilir bir şekilde çalışabilir. Makinenin tamamı toz ve suya karşı koruma açısından IP66 derecesine sahiptir. Birinci sınıf marka bileşenler ve çift yedekli sistem mimarisiyle oluşturulmuş olup, istikrarlı ve sürekli çalışma sağlar. Radyasyon sızıntısı 1 μSv/saat'in altına kadar kontrol edilerek sıkı radyasyon güvenliği gereklilikleri karşılanır. Sistem genelinde gıda sınıfı temas malzemeleri kullanılarak kapsamlı güvenlik koruması sağlanır ve ürün kalitesi ile tüketici sağlığı sağlanır.
Ürün, kapsamlı bir kalite yönetim sistemi, profesyonel sertifikalar ve sağlam bir tedarik zinciri ile desteklenmektedir. FDA, CE, HACCP ve GMP standartlarının gereksinimlerine uygundur.
Çevrimiçi yapay zeka açık platformu, uç cihazlar ve yüksek performanslı bilgisayarlar da dahil olmak üzere birden fazla eğitim yöntemini destekler. Yalnızca az sayıda eğitim örneğiyle sistem, farklı uygulama senaryolarına göre uyarlanmış modelleri otomatik olarak üretebilir,Mükemmel algılama doğruluğu ve geniş uygulama uyarlanabilirliği sunarken yeni ürün kategorilerine hızlı genişlemeyi mümkün kılar.
| Yapı | |
|---|---|
| Tünel Genişliği | 400 mm |
| Tünel Yüksekliği | 160mm |
| Genel Boyutlar | 2042(H)*1308(L)*1056(W) Sinyal ışığı yüksekliği dahil |
| Net ağırlığı | 500kg |
| Muhafaza Malzemesi | Paslanmaz Çelik (SUS304) |
Gıda X-ray Kontrol sistemi, paketlenmiş veya paketlenmemiş gıdanın iç içeriğini ürüne zarar vermeden incelemek için X-ışını görüntülemeyi kullanır. Hikvision Guanlan Büyük Ölçekli Yapay Zeka Modelleri tarafından desteklenen sistem, yabancı nesneleri, ürün kusurlarını ve diğer kalite sorunlarını otomatik olarak tespit etmek için X-ışını görüntülerini analiz eder ve bunları eğitimli yapay zeka modelleriyle karşılaştırır. Bu, üreticilerin gıda güvenliğini, ürün kalitesini ve denetim verimliliğini artırmasına yardımcı olur.
