المدونة

جارٍ النشر أنظمة الفحص البصري أصبح الخيار الأول لشركات التصنيع لتحويل فحص الجودة وتحسين جودة المنتج. ومع ذلك، فإن الشركات التي ليست على دراية بمعدات الفحص البصري غالبًا ما يكون لديها بعض سوء الفهم حول قيمتها معدات الفحص البصري عند الاختيار. واليوم سنلخص عدة أنواع من المشاكل التي تواجه الشركات في كيفية الاختيار آلات الفحص البصري والأنظمة.     سؤال: إذا كان بإمكان جهاز واحد فحص جميع المنتجات؟ لا هذا ليس مستحيل. إذا أرادت شركة ما شراء مجموعة من معدات الفحص البصري التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لاختبار جميع منتجاتها، فهذا غير ممكن في هذه المرحلة.   على الرغم من أن معدات الفحص البصري المدعمة بالذكاء الاصطناعي متوافقة، إلا أنها تحتوي على مجموعة من المتطلبات الخاصة بمواصفات المنتج. حاليًا، تمتلك العديد من شركات التصنيع مجموعة واسعة من المنتجات، وتتطلب المنتجات ذات المواد والأشكال والأحجام المختلفة مصادر ضوء وكاميرات وخوارزميات مختلفة.     يتمتع الكشف البصري للصور Keye AI بدرجة معينة من التوافق، لكن المنتجين يختلفان بشكل كبير ومن الصعب أيضًا تحقيق التوافق الكامل. معدات الفحص البصري لأغطية الزجاجات متوافقة مع منتجين بفارق ارتفاع لا يزيد عن الثلث وفرق عرض لا يزيد عن النصف، ولا توجد أغطية غير منتظمة. سواء كان فرق الارتفاع أو العرض كبيرًا جدًا، فإن استخدام نفس المعدات للفحص سيؤثر على جودة المصنع النهائية. تعد الحلول المخصصة بناءً على خصائص المنتج ضرورية لضمان جودة المصنع للمنتج.     سؤال: هل يؤدي وضع معايير اختبار عالية بشكل مفرط إلى انخفاض معدل العائد؟ نعم. بعض شركات التصنيع، عند شراء أنظمة فحص الرؤية، لا تضع متطلبات التفتيش بناءً على الوضع الفعلي ومعايير القبول للمؤسسة، ولكنها بدلاً من ذلك تستخدم المعايير النظرية لتطوير معايير التفتيش. أخيرًا، عند تصحيح الأخطاء والتشغيل، وجد أن معدل الإنتاجية كان منخفضًا جدًا، وأن نظام الفحص البصري لم يكن دقيقًا بدرجة كافية. في الواقع، يعود هذا النوع من المشاكل إلى استخدام معايير فائقة الجودة عديمة الفائدة. يجب على الشركات تطوير معايير الاختبار بناءً على المواقف الفعلية، وزيادة عناصر الاختبار بشكل مناسب لتحسين معايير الاختبار، وتحسين جودة المنتج، والحفاظ على القدرة التنافسية في السوق.   سؤال: هل تنعكس قيمة أنظمة الفحص البصري فقط في تقليل تكاليف العمالة؟ لا ليس كذلك. مجموعة معدات الفحص البصري بالذكاء الاصطناعي لا توفر تكاليف العمالة فحسب، بل تقلل أيضًا من تكاليف التشغيل للمؤسسات. لتحسين الكفاءة، غالبًا ما تختار الشركات المعدات الآلية لتحل محل العمل اليدوي، الأمر الذي لا يحسن القدرة الإنتاجية والجودة فحسب، بل يقلل أيضًا من تكاليف التشغيل. معدات الفحص البصري للصور AI من Keye على خط إنتاج واحد يمكن أن يساعد الشركات على توفير 3-5 من موظفي التفتيش وضمان معايير جودة المنتج الموحدة، مما يعزز اعتراف العملاء بالمؤسسة. فيما يتعلق بتكاليف التشغيل، لعب الكشف البصري للصور المدعم بالذكاء الاصطناعي من Keye دورًا أكثر أهمية. على سبيل المثال، يمكن للفحص البصري للزجاجات بيع المنتجات المؤهلة مباشرة بعد الفحص، ويمكن معالجة المنتجات المعيبة التي تمت إزالتها أو إعادة استخدامها. يمكن تنويع قيمة المنتج وتعظيمه.       سؤال: هل يمكن استخدام النظام البصري للإنتاج العالي؟ يُقترح استخدامه، لكن ذلك يعتمد على الوضع التجاري للمؤسسة. إن المخرجات الكبيرة هي في الواقع أكثر ملاءمة لاختيار نظام الفحص البصري. من استراتيجية التطوير طويلة المدى للمؤسسات، يتميز الاختبار اليدوي بالسرعة المحدودة والكفاءة المنخفضة، وهو أكثر ملاءمة لاستخدام المعدات الآلية للاختبار بكميات كبيرة. على الرغم من أن بعض المنتجات الفردية لها قيمة منخفضة، إلا أن استخدام الفحص البصري اليدوي قد يؤدي إلى عمليات فحص مفقودة أو خاطئة. إذا تم العثور على المنتجات في أيدي الشركات النهائية ولا تستوفي المعايير، فقد تختار إعادتها، مما يتسبب في خسائر معينة للمؤسسة. بمرور الوقت، هذا لا يفضي إلى التطوير طويل المدى للمؤسسة. لذلك، عندما يكون حجم إنتاج منتجات المؤسسة كبيرًا، فمن المستحسن اختيار معدات الفحص البصري. استثمار واحد يمكن أن يفيد المؤسسة مدى الحياة.     لذلك، فإن اختيار الشركات لمعدات الفحص البصري بالذكاء الاصطناعي ليس مظهرًا مباشرًا للجودة العالية. فقط من خلال الاستخدام المعقول لأنظمة الفحص البصري المدعومة بالذكاء الاصطناعي للتحكم في جودة المنتج والقضاء بشكل فعال على تدفق المنتجات المعيبة، يمكننا تجنب الشكاوى من العملاء النهائيين وكسب ثقتهم في المؤسسة.    

الجيل الجديد نظام فحص العيوب البصرية يعد Keye أول برنامج خوارزمي في الصين، وهو يعتمد خوارزميات الذكاء الاصطناعي في صناعة التعبئة والتغليف. حاليًا، تمت ترقية خوارزمية هذا البرنامج إلى KVIS-V16.0. أكبر ميزة لنظام الكشف هذا هي كفاءة الكشف السريع عن العيوب والتوافق العالي. مع تزايد تجزئة السوق، أصبحت منتجات التعبئة والتغليف أكثر تخصيصًا وتخصيصًا. يتعين على كل مؤسسة إنتاج تعبئة وتغليف إطلاق منتجات متنوعة وفقًا لاحتياجات السوق والعملاء. على سبيل المثال، اكتشفت شركتنا أكثر من مائة نوع من أغطية الزجاجات البلاستيكية والمزيد من أنماط الزجاجات. وهذا سيجعل المعدات التقليدية وأنظمة الكشف تواجه صعوبات كبيرة في اكتشاف عيوب المنتج. أكبر ميزة لنظام Keye هي أنه يمكن أن يكون متوافقًا مع أنماط مختلفة من المنتجات، ويمكن اختبار منتجات متعددة على نفس الجهاز. ماكينة فحص غطاء الزجاجة يمكنها تحقيق التوافق الكامل مع الأغطية ذات الألوان والأحجام المختلفة وحتى الأغطية الشفافة وغير الشفافة. ال آلة الكشف عن الزجاجة يمكن أن تكون متوافقة مع زجاجات من مواد مختلفة، مثل PET، PP، PE، PS، إلخ. يمكن للنظام اكتشاف العيوب المختلفة في المنتجات، مثل اللون، والهيكل، والتصنيف، وما إلى ذلك.  كيف فعلنا ذلك؟ أولاً، قمنا بتخصيص مصادر الضوء وأنظمة التصوير. يرأس فريقنا البصري البروفيسور تانغ لينغ من جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين (USTC)، ونحن أيضًا تابعون لمختبر Key Mode للبصريات في جامعة العلوم والتكنولوجيا في الصين، مما يوفر دعمًا فنيًا قويًا لفريقنا البصري. التصميم والبحث. حاليا، نحن في مكانة رائدة في الصين. لقد طورت شركتنا بشكل مستقل العديد من الكاميرات الخطية، المستوية، ثلاثية الأبعاد، والكاميرات الذكية، جنبًا إلى جنب مع الخوارزميات الذكية المطورة ذاتيًا، والتي يمكنها تحقيق تحسين النظام.  والثاني هو وحدة الحوسبة الطرفية التي طورتها شركتنا بشكل مستقل، وهي عبارة عن منصة حوسبة مدمجة عالية الأداء للسيناريوهات الصناعية. جميع الخوارزميات يقودها ويطورها الدكتور ZHENG ZHIGANG من جامعة الصين للعلوم والتكنولوجيا (USTC). إن أساس المعلومات الحاسوبية الغنية يجعل فريق الخوارزميات لدينا يقود أقرانه في الصين. يمكن لمنصة البيانات الضخمة القائمة على التعلم العميق للذكاء الاصطناعي، مع مكونات خوارزمية متعددة مدمجة، أن تساعد المستخدمين على بناء النماذج وتكرارها بسرعة.  أخيرًا، يعتمد نظام التحكم في البرامج الخاص بنا على أحدث نظام كمبيوتر من الدرجة الصناعية LINUX ونظام التفاعل بين الإنسان والآلة المخصص، وهو مستقر وفعال وفي الوقت الفعلي.

توجد حاليًا ثلاث طرق للفحص في إنتاج حاويات التغليف البلاستيكية. الأول هو الفحص اليدوي التقليدي، الذي يكتشف العيوب في المنتج من خلال مراقبة العين. والثاني هو فحص رؤية الآلة، والذي يعتمد على الخوارزميات التقليدية. والثالث هو الأحدث نظام الفحص البصري لخوارزمية الذكاء الاصطناعي. مع تزايد متطلبات الجودة لمنتجات التعبئة والتغليف في الصناعة العالمية، ستصبح كفاءة فحص العيوب أيضًا أكثر صرامة. سنقوم أدناه بمقارنة العديد من طرق الاختبار الحالية، والتي ستساعد الأشخاص في العثور على طريقة الاختبار المناسبة لتلبية متطلبات الجودة بشكل أفضل وتقليل تكاليف تشغيل المؤسسة.  نظرًا للعوامل الذاتية، والكفاءة المنخفضة، والقابلية للإرهاق، لا يمكن لفحص الرؤية اليدوي أن يضمن الكفاءة والاستقرار على المدى الطويل.الخوارزميات التقليدية فحص الرؤية لديها العديد من المعلمات وتعتمد بشكل كبير على موظفي تصحيح الأخطاء المحترفين. ضعف القدرة على التكيف، وارتفاع معدل الكشف الكاذب مع ضمان دقة الكشف، مما يؤدي إلى انخفاض كفاءة الكشف.تعلم عميق نظام فحص الرؤية بالذكاء الاصطناعي تمكن الآلات من تعلم الأنماط المتأصلة ومستويات تمثيل بيانات العينة، مما يمكّنها من الحصول على القدرة على التحليل والتعلم والتفكير المنطقي مثل البشر. أداء واستقرار ممتازان على المدى الطويل، مع دقة كشف فعالة.  بشر يمتلك الفحص البصري معدلًا منخفضًا نسبيًا للتعرف على الألوان، وهو ما يتأثر بسهولة بعلم النفس البشري ولا يمكن قياسه كميًا. ومن ثم، يمكن قياس تمييز الألوان بالكشف عن الآلة. على سبيل المثال، يمكن للعين البشرية التعرف على 64 تدرجًا رماديًا فقط، وتتمتع الآلات بقدرة قوية على التعرف على التدرج الرمادي. حاليًا، يتم استخدام 256 مستوى من مستويات التدرج الرمادي بشكل عام، ويمكن أن يحتوي نظام الاكتساب على مستويات من التدرج الرمادي مثل 10 بت و12 بت و16 بت. دقة العيون ضعيفة، ولا يمكنها رؤية الأهداف الصغيرة بدقة عالية. يمكن للآلات مراقبة الأهداف على مستوى الميكرومتر، لكن العين البشرية لديها سرعة مراقبة بطيئة. إن الثبات البصري الذي يبلغ 0.1 ثانية يجعل من الصعب على العين البشرية رؤية الأهداف سريعة الحركة بوضوح. من ناحية أخرى، تتمتع الآلات بسرعة عالية، حيث يصل وقت الغالق إلى حوالي 10 ميكروثانية ومعدل إطارات الكاميرا عالي السرعة يزيد عن 1000. وتزداد سرعة المعالج، ويصبح نطاق العين البشرية ضيقًا. تتمتع أجهزة الضوء المرئي في نطاق 400 نانومتر - 750 نانومتر بنطاق كشف واسع، يتراوح من أطياف الأشعة فوق البنفسجية إلى الأشعة تحت الحمراء. يتمتع الفحص البصري البشري بقدرة ضعيفة على التكيف مع البيئة، وهناك العديد من المواقف التي يمكن أن تسبب ضررًا للناس. يتمتع فحص رؤية الماكينة بقدرة قوية على التكيف مع البيئة، ويمكن أيضًا إضافة أجهزة الحماية. دقة الكشف بالعين البشرية منخفضة ولا يمكن قياسها كميًا. رؤية الجهاز يتمتع بدقة عالية ويمكن أن يصل إلى مستوى الميكرومتر، مما يجعل من السهل قياسه. والاعتماد على الكشف البشري له أيضًا ذاتية أخرى وتأثير نفسي وتعب.  من البيانات والتحليلات المذكورة أعلاه، يمكن ملاحظة أن استبدال الفحص البصري البشري بـ فحص رؤية الآلة سيكون الاتجاه السائد، خاصة مع الزيادة المستمرة في تكاليف العمالة في جميع أنحاء العالم. سواء كان ذلك من منظور تكاليف الإنتاج، أو معايير الإدارة، أو كفاءة الكشف، فإن الجيل الجديد من الفحص البصري لخوارزمية الذكاء الاصطناعي سوف يفضلها السوق. حاليًا، نظام الفحص البصري مدعوم بأحدث جيل من خوارزمية الذكاء الاصطناعي كيي لقد تم الاعتراف بها بشكل متزايد من قبل المزيد من العملاء في الأسواق المحلية والدولية، وأصبحت مؤسسة رائدة في الزجاجات البلاستيكية والأغطية والطباعة وغيرها من الصناعات. وفي الوقت نفسه، لعبت دورًا جيدًا في تعزيز الهبوط الحقيقي للذكاء الاصطناعي في سوق فحص التغليف.  

كشف عيب المظهر لجسم الزجاجةال فحص عيوب المظهر للزجاجة الجسم مشكلة شائعة في الإنتاج اليومي. بالنسبة للمصنعين في صناعات مثل الأدوية ومنتجات الألبان والمشروبات الكحولية والتوابل والمنتجات الكيميائية اليومية، نظرًا للطلب المتزايد على تحسين عبوات المنتجات وجودتها وإنتاج الدفعات المستمرة، فقد وضع السوق معايير أعلى لاختبار جودة مصنع الزجاجات . مع ظهور آلات فحص الرؤية الآلية القائمة على خوارزميات الذكاء الاصطناعي، أصبحت أداة جديدة لمساعدة الشركات في الإنتاج الفعال. حل فحص عيوب الرؤية لجسم الزجاجةاستنادًا إلى نظرية رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط، ومجهز بوحدة حوسبة حافة الذكاء الاصطناعي التي طورتها KeyeTech، فإنه يلبي تمامًا دعم طاقة الحوسبة وفقًا لمتطلبات الوضوح العالي والسرعة العالية. يتميز بمزايا قوة الحوسبة العالية، والاستقرار العالي، واستهلاك الطاقة المنخفض، ويحسن مشكلة توزيع طاقة الحوسبة في المعالجة التعاونية للكاميرات المتعددة. منصة البرامج والأجهزة(1) كاميرا صناعية CCD/CMOS عالية الدقة مطورة ذاتيًا (كاميرا + عدسة)(2) مصادر الضوء السطحية المطورة ذاتيًا، ومصادر الضوء الدائرية، ومصادر الضوء LED الأخرى(3) وضع التعلم شبه الخاضع للإشراف(4) وحدة حوسبة طرفية تعمل بالذكاء الاصطناعي تم تطويرها ذاتيًا، وهي عبارة عن منصة حوسبة مدمجة عالية الأداء للسيناريوهات الصناعية(5) بناء منصة تدريب سحابية للذكاء الاصطناعي بشكل مستقل  محتويات الكشفعيوب الزجاجة: بقع سوداء، اختلاف اللون، الشوائب، الخيوط، حلقات الرفع، الشقوق، البقايا، نتوءات، فقاعات، ثقوب، سماكة غير متساوية، تشوه، حجم، رمز الرش، علامة تجارية، رقم القالب، إلخ مادة الزجاجة: PET، PE، PP، HDPE، PC، إلخ تطبيقات على نطاق واسعKeyeTech تقنية فحص العيوب البصرية بالذكاء الاصطناعي يستخدم على نطاق واسع في صناعات مثل الأدوية ومنتجات الألبان والتوابل والمشروبات الكحولية والمواد الكيميائية اليومية.مزايا الحلكفاءة عاليةتتميز وحدة الحوسبة المتطورة ذات الذكاء الاصطناعي ذاتية التطوير بسرعة أكبر، واستهلاك أقل للطاقة، وقدرة حوسبة مستمرة أقوى، وعدم انقطاع التيار الكهربائي عند درجة حرارة عالية، وتشغيل مستقر. التكامل العاليمن خلال دمج الضوء والآلات والإلكترونيات والحوسبة والبرمجيات، قمنا ببناء منصة للذكاء الاصطناعي تتمتع بتكامل أعلى وحساب أسرع وقدرات معالجة أقوى. توافق قوي للبياناتيعمل وضع التعلم شبه الخاضع للإشراف على حل مشكلة عينات البيانات الصغيرة ووضع العلامات الصعبة بشكل فعال. مرونة عاليةدعم التبديل السريع لسيناريوهات الكشف سهل تنفيذه3 دقائق للبدء، مع 7 × 24 ساعة من التشغيل عن بعد ودعم الصيانة.   

خوارزمية الذكاء الاصطناعي - القوة الدافعة الأساسية لنظام الرؤية الآليةتعد الرؤية الآلية فرعًا تكنولوجيًا مهمًا في مجال الذكاء الاصطناعي، ويكمن مفتاحها في زرع "عيون الإنسان ودماغه" في الآلات.توفر خوارزميات الذكاء الاصطناعي القوة الدافعة الأساسية الداخلية لـ نظام فحص رؤية الآلة. بغض النظر عن التطبيق في أي سيناريو، تحتاج الرؤية الآلية إلى التفكير والحكم وتنفيذ الإجراءات مثل البشر. توفر خوارزميات الذكاء الاصطناعي دعمًا أساسيًا لمنطق البيانات لرؤية الآلة، بما في ذلك الصعوبات في تنفيذ الحكم على الهدف، والبيئات المعقدة والمتغيرة، وتعلم الميزات والتعرف عليها، والأداء في الوقت الفعلي وموارد الحوسبة، والقدرة على تعميم النموذج. ومع الزيادة المستمرة في الاستثمار في البحث والتطوير وتحديث أنظمة الخوارزميات، تم التغلب على هذه الصعوبات تدريجياً. التوسيع المستمر لسيناريوهات التطبيق من التقليدي إلى الابتكاربدعم من خوارزميات الذكاء الاصطناعي، تم إطلاق الخصائص المخفية لرؤية الآلة، وتستمر سيناريوهات التطبيق في التوسع. من المنطق الأساسي، والتكنولوجيا إلى التطبيق، تعمل خوارزميات الذكاء الاصطناعي على تمكين التطبيق الذكي بشكل كبير نظام فحص رؤية الآلة في الصور، وإنشاء نماذج تصنيف بسرعة مع عينات صغيرة، وتقليل تكاليف جمع البيانات والحساب، وتحسين دقة التعرف على الصور.  في البداية، قامت KeyeTech بتطبيق الرؤية الآلية بشكل أساسي في مجال اكتشاف عيوب العبوات البلاستيكية. حاليًا، تم تشكيل تعاون عميق بين العديد من الصناعات، مما أدى إلى دمج سلسلة الصناعة بأكملها من الضوء والآلات والكهرباء والحوسبة والبرمجيات. من خلال ممارسة المشروع في حاويات التعبئة والتغليف والإلكترونيات والطاقة الجديدة والأدوية والمنسوجات والأغذية وغيرها من المجالات، نهدف إلى التوسع المستمر في سيناريوهات تطبيق "Keye AI Machine Vision" وتحويل الذكاء الاصطناعي إلى إنتاجية حقيقية.  بدءًا من الفحص البصري للتغليف البلاستيكي، وحتى التمكين البصري للطاقة الجديدة، وإنشاء "حل فحص ثلاثة في واحد" لزجاجات النبيذ الزجاجية، كلها عبارة عن اندماج "رؤية آلة Keye". وفي المستقبل، ستحقق KeyeTech أيضًا اختراقات شاملة في سيناريوهات تطبيق الرؤية الآلية للذكاء الاصطناعي.

فحص رؤية الآلة هو فرع سريع التطور من الذكاء الاصطناعي (AI). وفقا لتعريفات الرؤية الآلية من قبل قسم رؤية الآلة في جمعية مهندسي التصنيع (SME) وقسم رؤية الأتمتة التابع لجمعية صناعة الروبوتات (RIA)، الرؤية الآلية هي جهاز يستقبل ويعالج صورة كائن حقيقي تلقائيًا من خلال الأجهزة البصرية وأجهزة الاستشعار غير المتصلة للحصول على المعلومات المطلوبة أو للتحكم في الروبوت حركة. ببساطة، الرؤية الآلية تستخدم الآلات بدلاً من عيون الإنسان. تحاكي الرؤية الآلية العين للحصول على الصور، وتستخرج المعلومات من خلال التعرف على الصور ومعالجتها، وتكمل العملية أخيرًا من خلال جهاز التنفيذ. تقليدي تكنولوجيا فحص رؤية الآلة يتطلب تمثيل البيانات كمجموعة من الميزات أو إدخالها في نموذج التنبؤ للحصول على نتائج التنبؤ. ويتطلب ذلك استكمال إجراءات محددة، مما يجعل من الصعب التكيف مع احتياجات الإنتاج المرنة المستقبلية، خاصة في السيناريوهات التي تكون فيها أنواع العيوب معقدة ودقيقة، ويصبح من الصعب بشكل متزايد تطبيق ضوضاء الخلفية.  بعد تجهيزها بوظيفة التعلم العميق للذكاء الاصطناعي، تقوم الرؤية الآلية بتحويل ميزات البيانات الأصلية إلى تمثيل ميزات عالي المستوى وأكثر تجريدًا من خلال تحويل الميزات متعدد الخطوات، وإدخالها أيضًا في وظيفة التنبؤ للحصول على النتيجة النهائية.  يمكن للرؤية الآلية القائمة على التعلم العميق أن تجمع بين كفاءة الرؤية الآلية ومرونة الرؤية البشرية في حالة مثالية، وبالتالي استكمال الكشف في بيئات متزايدة التعقيد، خاصة عندما تنطوي على انحرافات أو بيئات متطرفة، وتلبية المتطلبات الصارمة للمصب لدقة العيوب و عالمية. 

خوارزمية ذكاء اصطناعي عالية الدقة، تلبي مئات سيناريوهات التقسيم الفرعيفحص عيوب مظهر المنتجتستخدم بشكل رئيسي لعيب مظهر المنتج نظام التفتيش البصري في المجال الصناعي، بما في ذلك البقع السوداء والخدوش والأضرار والأجسام الغريبة وتغير اللون والتشوه والمواصفات والمرحلة الثالثة والرموز الشريطية لمنتج EAN وما إلى ذلكمجال التقديمفحص رؤية الآلة لجسم الزجاجة بغطاء الزجاجة، وتشكيل الزجاجة، وتغليف الأكواب، والحشو، وترميز الرش (مفقود، ضبابي، غير مشفر بالرش)، وتغليف الكحول، والوعاء، وتغليف الأدوية؛ الأقمشة غير المنسوجة، القماش الأرضي، قماش الدنيم، القماش المطرز؛ المكثفات، وشاشات الإضاءة، والمكونات الإلكترونية، وأغطية التدريع، والموصلات؛ مجموعة أدوات الاختبار الذاتي لكوفيد-19، والقفازات، وكوب القياس، والمحقنة، وعصا اختبار الحمل، وما إلى ذلك.تحليل جودة الحبوبحلول آلية وقائمة على المعلومات وذكية لتحليل الحبوب غير المكتملسلسلة KVS-G آلة فرز جودة الحبوب يتكون من نظام مرئي ونظام برمجي وهياكل نمطية أخرى. عندما تدخل الحبوب مجال رؤية الكاميرا، يتم تصويرها ويتم الحصول على خصائص الحبوب الكاملة بشكل شامل من خلال خوارزميات التسجيل. تُستخدم خوارزميات الذكاء الاصطناعي للتعرف على السمات لتحديد ما إذا كانت هناك مشكلات مثل بقع المرض والعفن والنمو والتلف وتآكل الحشرات.مجال التقديمتحليل جودة المنتجات الزراعية المستقرة مثل الأرز والذرة والقمح وبذور البطيخ والصنوبر وخشب اللوز وحبوب البن وغيرها، مصنفة ومحصودة حسب المعايير الوطنية، مفصولة وموزنة (اختياري) لأنواع مختلفة. إعادة تدوير الموارداستنادًا إلى تصنيف خوارزمية الذكاء الاصطناعي وخوارزمية مطابقة القالب وخوارزمية المعالجة المسبقة للبيانات وغيرها من التقنيات، يمكن لـ Keye Technology تحديد المواد التي يحتاج العملاء إلى تصنيفها بدقة من المواد المختلطة والمكدسة واللاصقة والتالفة والكثيفة، وفرزها بدقة.مجال التقديمتصنيف نفايات البناء، نفايات المطبخ، النفايات الصناعية، البلاستيك المعاد تدويره، النفايات المنزلية، الخ.