ინტელექტუალური უცხოური ობიექტის აღიარების ალგორითმების საფუძველზე, შესანიშნავი პროგრამული უზრუნველყოფის თვითშეფასებისა და გამოვლენის სიზუსტით.
გამოავლინეთ უცხოური ობიექტები, როგორიცაა ლითონი, მინა, ქვის ძვალი, მაღალი სიმკვრივის რეზინი და პლასტიკური.
სტაბილური გადაცემის მექანიზმი გამოვლენის სიზუსტის გასაუმჯობესებლად; მოქნილი გადაცემის დიზაინი არსებული წარმოების ხაზებთან მარტივი ინტეგრაციისთვის.
ხელმისაწვდომია მოდელების ფართო სპექტრი, მაგალითად, AI ალგორითმები, მრავალარხიანი ალგორითმები, ფართო მოდელების მძიმე მოვალეობის მოდელები და ა.შ., რათა გაუმჯობესდეს შესრულება და შეამციროს წარმოების ხარჯები ადგილზე.
საშუალება | 3012 | 4016 | 5025 | 6016 | 6030 | 8035 | |
დეტექტორის სიგანე (მმ) | 300 | 400 | 500 | 600 | 600 | 800 | |
დეტექტივის სიმაღლე (მმ) | 120 | 160 | 250 | 160 | 300 | 350 | |
მგრძნობელობა საჰაერო ტესტით | სუს ბურთი | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.3 | 0.4 | 0.4 |
სუს მავთული | 0.2*2 | 0.2*2 | 0.2*2 | 0.2*2 | 0.3*2 | 0.3*2 | |
კერამიკული და მინა (მმ) | 0.8 | 0.8 | 1.0 | 0.8 | 1.0 | 1.0 | |
პარამეტრის პარამეტრი | ინტელექტუალური პროდუქტის სწავლის გზით | ||||||
კონვეიერის სიგანე (მმ) | 300 | 400 | 500 | 600 | 600 | 800 | |
კონვეიერის სიგრძე (მმ) | 1200 | 1300 | 1500 | 1500 | 1500 | 1500 | |
მაქსიმ. წონა ქამარზე (კგ) | 10 | 15 | 50 | 25 | 100 | 100 | |
ქამრის სიმაღლე (მმ) | 800 ± 50 ან მორგებული |