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Le arachidi carnose e visivamente accattivanti hanno molte più probabilità di attirare gli acquirenti. Al contrario, arachidi difettose, come quelle incomplete o ammuffite, non solo riducono l'attrattiva del prodotto, ma possono anche rappresentare una minaccia per la salute e la sicurezza. Pertanto, la rimozione efficiente e accurata di queste arachidi difettose è diventata una sfida significativa nel settore della lavorazione delle arachidi.

Comprendendo le esigenze dei clienti e innovando continuamente, abbiamo compiuto progressi rivoluzionari nella tecnologia di selezione delle arachidi, offrendo soluzioni di selezione più complete per soddisfare le diverse richieste di lavorazione del mercato.

Sebbene le arachidi con crepe, buchi o rotture non influenzino la qualità della noce stessa, il loro aspetto ne riduce il valore percepito, rendendo difficile ottenere un buon prezzo. Molti impianti di lavorazione delle arachidi hanno aggiunto una macchina per cracking alle loro linee di produzione, mescolando la limatura di ferro nelle fessure mediante agitazione e quindi utilizzando dispositivi elettromagnetici per rimuoverla. Ciò aumenta i costi operativi e introduce il rischio che limatura di ferro e altre impurità entrino nel prodotto finale.

Per soddisfare le esigenze dei nostri clienti, abbiamo deciso di potenziare lo sviluppo del settore con una tecnologia di deep learning AI all'avanguardia. Date le diverse forme delle arachidi, per guidare il processo sono necessarie una grande quantità di etichettatura dei dati e notevoli risorse computazionali. Tuttavia, comprendiamo da tempo le tendenze nel riconoscimento dei modelli e nell'intelligenza artificiale e, sulla base di anni di accumulo di dati, abbiamo creato le prime librerie di campioni e modelli su larga scala del settore.

Già nel 2016, la nostra selezionatrice di arachidi era dotata di funzionalità di servizio Internet, con decine di migliaia di dispositivi connessi a livello globale che generavano enormi quantità di dati campione ogni giorno, consentendo una rapida iterazione di modelli di deep learning per i nostri macchina per la selezione delle arachidi.

Con questa ricchezza di risorse tecniche, abbiamo sviluppato rapidamente una soluzione di selezione delle crepe, consentendo ai nostri clienti di fare a meno delle macchine per crack, risparmiando così sui costi di attrezzature e manutenzione, riducendo le fasi di lavorazione e migliorando l'efficienza.

Oltre alle crepe, la nostra nuova generazione di La macchina per la selezione delle arachidi può anche selezionare le arachidi con problemi di muffa localizzati causati dall'umidità, come punte nere o macchie umide. Negli ultimi anni, condizioni meteorologiche estreme hanno portato all’emergere di problemi come i chicchi congelati e i chicchi germogliati, che sono diventati fattori chiave che influiscono sulla qualità e sul prezzo delle arachidi. A causa delle limitazioni nella precisione del riconoscimento, molte selezionatrici ottiche per arachidi sul mercato non sono in grado di selezionare in modo efficace questi difetti, costringendo gli impianti di lavorazione a eseguire il riordinamento manuale dopo la selezionatrice del colore, il che è sia inefficiente che inefficace.

La nostra nuova generazione di prodotti è dotata del sistema di deep learning ad alta definizione e ad alte prestazioni UHD2.0, che risolve efficacemente questo annoso problema del settore. Utilizzando la tecnologia di imaging ultra nitido, la risoluzione è stata aumentata di quattro volte, consentendo di identificare anche i germogli più piccoli da 1 mm, invisibili a occhio nudo.

"In precedenza, dovevamo assumere 10 persone esclusivamente per il riassortimento. Ora, abbiamo bisogno solo di una persona che controlli occasionalmente i risultati", ha affermato Wang, un importante trasformatore in una regione chiave per la produzione di arachidi. "Rispetto ad altri selezionatori di colori sul mercato, i nostri risultati sono eccezionali. È come sostenere un esame: domande semplici non differenziano gli studenti migliori, ma man mano che la difficoltà aumenta, i veri esperti diventano evidenti!"

Negli ultimi anni, abbiamo sfruttato le nostre solide basi tecniche per migliorare le strutture dei circuiti dei chip, potenziare i processi di produzione dei chip e aumentare la potenza di calcolo. Allo stesso tempo, abbiamo esplorato la struttura ottimale delle apparecchiature per la lavorazione delle arachidi, passando dalle macchine a canale alle macchine a nastro e dagli algoritmi tradizionali ai sistemi di deep learning AI. Ogni aggiornamento ha portato a miglioramenti sia nell'output che nell'efficacia dell'ordinamento.

L'efficacia del nostro processo di selezione delle arachidi è apprezzata. Come ha affermato il proprietario di un impianto di lavorazione delle arachidi: "Se prendi una manciata di rifiuti, non troverai una sola nocciolina buona. Abbiamo davvero raggiunto un equilibrio tra produzione, precisione di smistamento e riduzione dei rifiuti."