Il 3 novembre si è aperta a Pechino la Chinese National Science and Technology Awards Conference, evento di punta nel campo della scienza e della tecnologia cinese, con il progetto “Key Technology Equipment and Application of Automated Processing and Digital Quality Control of Green Tea “, ha vinto nuovamente il National Science and Technology Progress Award.
Nel 2006, il progetto di Meyer di “SS-type Digital Color Sorter” ha vinto per la prima volta il secondo premio.
Il National Science and Technology Progress Award rappresenta lo sviluppo all’avanguardia cinese nel campo della scienza e della tecnologia.
Concentrandosi sulla mancanza di controllo di qualità, tecnologia di elaborazione automatica e attrezzature nell’industria del tè verde, il progetto pluripremiato adotta il metodo “controllo di qualità digitale – elaborazione automatizzata – tecnologia sistematica” per sviluppare attrezzature tecniche chiave per l’elaborazione automatica e il controllo di qualità digitale di tè verde.
Sarà applicato nelle principali aree del tè in Cina, Thailandia, India e altri paesi.
Meyer è sempre impegnata a guidare il progresso tecnologico del settore e lo sviluppo di alta qualità con standard elevati, concentrandosi sui tre principali settori di attività della selezione dei prodotti agricoli, dell’ispezione industriale a raggi X e delle apparecchiature di imaging medico di fascia alta.
Con tre importanti piattaforme di innovazione, tra cui il National Engineering Technology Research Center, il National Certified Enterprise Technology Center e la National Post-doctoral Research Workstation, un sistema di innovazione orientato al mercato con una profonda integrazione tra industria-università-ricerca-applicazione è costruito in una prospettiva globale, che accelera la trasformazione dei risultati della cooperazione industria-università-ricerca.
Meyer offre maggiori contributi alla società e alle persone e un maggiore valore per i clienti.
Individuazione delle impurità e dei difetti con il deep learning
Le impurità o i difetti che possono essere identificati dall’occhio umano sono difficili da definire, se si utilizzano gli algoritmi tradizionali.
La piattaforma di deep learning delle nostre selezionatrici, invece, risolve anche questo problema!
Il deep learning di Meyer, si basa su un vasto database di campioni.
Sarà da subito possibile possono calibrare dettagli complessi come:
- colore;
- forma;
- texture;
- ecc.
Questo sarà solo l’inizio!
In base alle esigenze del cliente la nostra tecnologia sarà in grado di apprendere costruendo e iterando (ripetendo) modelli di selezione sempre più precisi.
Con l’apprendimento indipendente si otterrà un’analisi, un’identificazione e una selezione precisa dei materiali, soddisfacendo le esigenze di selezione del cliente.
I 7 step da compiere per usufruire del deep learning Meyer negli impianti:
Attrezzatura: aggiornare e/o dotarti della nostra tecnologia deep learning;
Raccolta dati: dopo le prime selezioni verranno raccolte un gran numero di foto ad alta definizione di corpi estranei e difetti, creando così una base di dati;
Taratura: la piattaforma di deep learning di Meyer calibra la macchina in automatico in base alle immagini di oggetti estranei e difetti;
Generazione della soluzione: la piattaforma ora è in grado di generare soluzioni sfruttando la tecnologia incorporata nelle macchine;
Apprendimento automatico della macchina: la selezionatrice apprende autonomamente le caratteristiche dei dati, identificando i difetti;
Verifica dei risultati: si potranno verificare da subito le soluzioni elaborate dal deep learning per analizzare gli effetti sulla selezione;
Ottimizzazione: possibilità di supportare ulteriori ottimizzazioni per eventuali nuove esigenze.
Per qualsiasi informazione il nostro team è a vostra completa disposizione.
Chi guarda al futuro sceglie Meyer!
