Ką veikia SIMVIC

Vartotojai įkelia metalo laužo nuotrauką per SIMVIC.app, o sistema analizuoja vizualines ypatybes, kad įvertintų:

• Metalo tipas (varis, žalvaris, aliuminis, plienas)
• Medžiagos kokybė
• Grynumo lygis (apytikslis)
• Apskaičiuotas metalo laužo vertės diapazonas

Sistema padeda vartotojams greitai suprasti, kokio tipo metalą jie turi ir kokia jo numatoma perdirbimo vertė.

1. Vaizdo fiksavimas

Procesas prasideda, kai vartotojas mobiliuoju įrenginiu nufotografuoja metalo laužą, perdirbamą medžiagą arba pramoninius metalo komponentus.

Aiškūs vaizdai padeda dirbtinio intelekto sistemai tiksliau atpažinti medžiagų savybes.

2. Įkelkite į SIMVIC.app

Vaizdas saugiai įkeliamas per SIMVIC.app, kur dirbtinio intelekto sistema pradeda analizuoti medžiagą.

SIMVIC sujungia įkeltą medžiagą su savo metalo žvalgybos tinklu ir kainodaros sistemomis.

3. Dirbtinio intelekto analizė

Dirbtinis intelektas analizuoja kelias vizualines savybes, įskaitant:

• Spalva
• Tekstūra
• Forma
• Korozijos lygis
• Medžiagų raštai

SIMVIC AI lygina įkeltą medžiagą su išmoktais atpažinimo modeliais iš realaus pasaulio vaizdų iškarpų.

4. Vertės nustatymas

Po identifikavimo SIMVIC palygina aptiktas medžiagas su dabartiniais rinkos kainų duomenimis, kad apskaičiuotų numatomą metalo laužo vertės intervalą.

Kainos priklauso nuo medžiagos kategorijos, būklės ir rinkos tendencijų.

Ką SIMVIC gali atpažinti

Dirbtinio intelekto sistema padeda atpažinti įprastus perdirbamus metalus ir pramoninius laužo laužo elementus, randamus realiose perdirbimo aplinkose.

Svarbus pranešimas apie tikslumą

SIMVIC pateikia apytiksles vertes, o ne garantuotas kainas.

Galutinė metalo laužo vertė priklauso nuo:

• Medžiagos svoris
• Grynumo lygis
• Užterštumas
• Rinkos svyravimai
• Paėmimo vieta

Sistema padeda priimti sprendimus, bet nepakeičia profesionalaus vertinimo.

Kodėl svarbus dirbtinis intelektas – metalų identifikavimas

Tradiciškai metalo laužo identifikavimas reikalauja patirties ir rankinio patikrinimo.

SIMVIC pagerina šį procesą:

• Spėlionių mažinimas
• Spartesnis identifikavimas
• Padėti vartotojams akimirksniu suprasti vertę
• Palaikantys perdirbimo sprendimus
• Struktūrizuotų medžiagų duomenų kūrimas

SIMVIC metalo žvalgybos tinklas

Kiekvienas įkeltas vaizdas prisideda prie augančio duomenų rinkinio, kuris ateityje pagerina dirbtinio intelekto atpažinimo tikslumą.

Laikui bėgant, sistema geriau supranta:

• Kaip metalai atrodo realiomis sąlygomis
• Kaip būklė veikia vertę
• Vizualiniai medžiagų skirtumai
• Medžiagų atpažinimo modeliai