重量選別機, グレーディングマシン
ニューラル ネットワーク ディープ ラーニングは、人間の介入なしでコンピューターが学習し、改善できるようにする人工知能の一種です。. このテクノロジーは、物体の分類と等級付けの方法に革命をもたらしました。, 特に食品業界では.
視覚的な分類におけるディープラーニングの応用例の 1 つは、リンゴのグレーディングです。. リンゴは大きさごとに仕分けできる, 色, マシンビジョンとディープラーニングアルゴリズムを使用した欠陥. リンゴの画像を解析することで, ニューラルネットワークは、どのリンゴが最高の品質で、どのリンゴを廃棄すべきかを判断できる.
リンゴの格付けでは, サイズは重要な要素です. 通常、小さなリンゴより大きなリンゴが好まれます, 選別機はそれに応じてそれらを分類します. ニューラルネットワークはリンゴの色も検出できる, これはマーケティングと価格設定の目的で重要です. 通常、より鮮やかな色のリンゴが顧客にとってより望ましいとされます, 別々に分類して販売できるようにするため.
リンゴの等級付けにおけるもう 1 つの重要な要素は欠陥の選別です。. マシンビジョンを使用すると、傷やその他の欠陥のあるリンゴを残りのリンゴから分離できます. ニューラル ネットワークは欠陥の存在を検出し、それに応じてリンゴを分類できます。.
カラー分類も、深層学習を使用した視覚的分類の一般的なアプリケーションです。. 繊維製造などの業界では, 色の選別は製品の品質を維持するために重要です. マシンビジョンとディープラーニングアルゴリズムを使用することにより, 色彩選別機は、異なる色の生地を高精度に識別して分離します。.
視覚的な並べ替えに深層学習を使用する利点の 1 つは、並べ替えられるオブジェクトの新しいパターンや変更を学習して適応できることです。. ニューラルネットワークがオブジェクトのより多くの画像にさらされると、, 精度と精度を向上させることができます. これは、時間の経過とともに並べ替えプロセスの効率が向上することを意味します。, エラーを減らして生産性を向上させる.
全体, ディープラーニングはオブジェクトの分類と評価の方法を変革しました. 学習して適応する能力により、, 食品や繊維製造などの業界に新たな可能性をもたらしました。. 技術が向上し続けるにつれて, 将来的にはさらに革新的なアプリケーションが登場することが期待できます.
