آلة فرز الوزن, الدرجات محسين
التعلم العميق للشبكة العصبية هو نوع من الذكاء الاصطناعي الذي يمكّن أجهزة الكمبيوتر من التعلم والتحسين دون تدخل بشري. لقد أحدثت هذه التكنولوجيا ثورة في طريقة فرز الأشياء وتصنيفها, وخاصة في صناعة المواد الغذائية.
أحد تطبيقات التعلم العميق في الفرز المرئي هو تصنيف التفاح. يمكن فرز التفاح حسب الحجم, لون, والعيب في استخدام الرؤية الآلية وخوارزميات التعلم العميق. من خلال تحليل صور التفاح, يمكن للشبكة العصبية تحديد التفاح الأفضل جودة وأي التفاح يجب التخلص منه.
في تصنيف التفاح, الحجم هو عامل مهم. عادة ما يفضل التفاح الكبير على التفاح الصغير, لذلك ستقوم آلة الفرز بفصلهم وفقًا لذلك. يمكن للشبكة العصبية أيضًا اكتشاف لون التفاح, وهو أمر مهم لأغراض التسويق والتسعير. عادة ما يكون التفاح ذو الألوان الأكثر حيوية مرغوبًا أكثر للعملاء, بحيث يمكن فرزها وتسويقها بشكل منفصل.
هناك عامل مهم آخر في تصنيف التفاح وهو فرز العيوب. يمكن فصل التفاح المصاب بكدمات أو عيوب أخرى عن الباقي باستخدام الرؤية الآلية. يمكن للشبكة العصبية اكتشاف وجود العيوب وتصنيف التفاح وفقًا لذلك.
يعد فرز الألوان أيضًا تطبيقًا شائعًا للفرز المرئي باستخدام التعلم العميق. في صناعات مثل صناعة المنسوجات, فرز الألوان أمر بالغ الأهمية للحفاظ على جودة المنتج. باستخدام الرؤية الآلية وخوارزميات التعلم العميق, تستطيع آلات فرز الألوان التعرف على الأقمشة ذات الألوان المختلفة وفصلها بدقة عالية.
إحدى فوائد استخدام التعلم العميق للفرز البصري هو أنه يمكنه التعلم والتكيف مع الأنماط والتغيرات الجديدة في الكائنات التي يتم فرزها. حيث تتعرض الشبكة العصبية لمزيد من صور الكائنات, يمكنه تحسين دقته وإحكامه. وهذا يعني أن عملية الفرز تصبح أكثر كفاءة بمرور الوقت, تقليل الأخطاء وزيادة الإنتاجية.
إجمالي, لقد غيّر التعلم العميق الطريقة التي نقوم بها بفرز الأشياء وتصنيفها. مع قدرته على التعلم والتكيف, لقد فتحت إمكانيات جديدة في صناعات مثل تصنيع المواد الغذائية والمنسوجات. مع استمرار التكنولوجيا في التحسن, يمكننا أن نتوقع رؤية المزيد من التطبيقات المبتكرة في المستقبل.
