LUCAi™ 重要スコア：オペレーターが選別を完全に制御できる小さな数字 

お客様のライン、お客様、ビジネス。パックアウト と利益 率の限界 を押し上げるには ?

光学選別システムが最初の一歩を踏み出しました。自動化と精度 人工知能は、これらの機能をさらに高速化し、よりスマートに実行できるようにしました。しかし LUCAiTM のディープラーニングモデルは、他社にはないものを提供します。深刻な細かさです。

LUCAi は、非常に微細なものであっても特定の欠陥や欠陥を区別します。これが優れた点です。 検出と分類だけではこれを達成できません。微細な差別化により、オペレータは重大度スコア の形式で 完全な制御を 行えます。

LUCAi 重大度スコアとは ?

LUCAi S 重大度スコア は、モデルが欠陥または欠陥を予測する程度の評価 です。許容誤差と組み合わせることで、 1 等級の果物を 2 等級 のパックから 取り除くことができます。

LUCAi が 画像を処理する 方法を考えてみましょう。Spectrim からスキャンすると、ディープラー ニング モデル が各果実に次のように割り当て ます。

スカリング：ファーストグレードかセカンドグレードか ？LUCAi は Severity により違いを知っています

柑橘類の傷跡は、重大度スコアがパックアウトと利益を 実際に改善できる主な例です。

LUCAi for Citrus は 、 腐敗 と 傷跡 の違い を事前学習した状態で工場に導入されます。 この効果に対する信頼度スコアが 得られます 。しかし、傷 やパックの重症度によっては 、傷は重要ではない場合があります。LUCAi は、0 から 100 までの数字を割り当てます。0 は軽微な欠陥で、100 はジュース用の果物として選別します。

私たちは 、欠陥や欠陥が必ずしも見た目と同じではないことを知っているため、重大度ス コア を作成 しました。パックに入れておくのが難しすぎると、傷跡 が問題になります。しかし、重大度スコアが解決するより大きく、より困難な問題は、傷跡が 1 等級に属するほど軽い場合です。しかし、従来のマッピングや手作業によるグレーディングは、それを 2 等級に送ります。 

したがって、オペレーターが許容誤差を設定すると、検出精度だけでなく 、 パ ックアウトを 最大化しよう 。これらは すべて、適切な製品を適切なパックに入れて、 1 つもの果物を無駄にしないために必要です。

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