江蘇色選機-轉讓色選機-科力達：

核桃選機　　

科力達核桃選機可靈活方便地添加到食品生產線中，可以檢測果核，確保食品安全性，優化產出量。

　　由于(散落在產品中的和嵌入產品內的)金屬、玻璃、小石塊等雜志吸收的光量要多于優良品，因此這些物體需要使用選機檢測出來。

　　在核桃生產線的起始位置安裝核桃選機，可大大減少進入加工線的瑕疵品數量，利于后續加工工序的進行。 在生產線的末端，分選機可在包裝前對異物進行的把關，防止任何異物被帶入終產品中。

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視頻作者：科力達智能裝備（山東）有限責任公司

小型香料色選機智能花椒胡椒分選機

香料色選機技術特點：

工業廣角相機鏡頭，彩色CCD傳感器，高可靠性和命源，美國速FPGA處理器；

結合了顏色分類，形狀分類和物料分類功能；

適用于多種材料，高頻大容量噴射器；

智能系統，自學功能，操作簡便；

物料的穩定傳遞能夠有效地提高出紙率和凈分選準確率，同在分色過程中有效降低物料的破損率。

具有多攝像機識別，，新型穩定溫度光源的色選機

特的仿生技術相機，云計算，海量數據分析

公司簡介：

科力達智能裝備（山東）有限責任公司是一家以自主研發技術為依托，專注研發及生產智能色選機產品的高新技術企業。公司擁有的智能色選設備技術和智能廣電設備技術。 我們針對不同客戶，不同的產品需求，研發出型和多功能型色選設備?？捎糜谟衩?、小麥、大豆、大米、藥材、礦石、辣椒、塑料、雜糧、海鮮、茶葉、水果等多種產品的智能分析和顏色分選。

       科力達深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領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據的內在規律和表示層次，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據。 深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，多媒體學習和個性化技術，以及其他相關領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，解決了很多復雜的模式識別難題，使得AI人工智能相關技術取得了很大進步。

1.系統采用分布式，系統融入我們的智能PCB上，不需要龐大的機械結構

2.擁有自主知識產權使用的是自己研發的AI識別技術軟件

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