မကြာသေးမီနှစ်များအတွင်း ခေတ်မီနည်းပညာများပေါင်းစပ်မှုကြောင့် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းသည် ထူးခြားသောတိုးတက်မှုများကို မြင်တွေ့ခဲ့ရသည်။ ၎င်းတို့အနက် မြင်နိုင်သောအလင်းတန်းနှင့် အနီအောက်ရောင်ခြည်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနည်းပညာအသုံးချမှုသည် သိသိသာသာထင်ရှားလာခဲ့သည်။ ဤဆောင်းပါးသည် မြင်နိုင်သောအလင်းတန်းခွဲခြားခြင်းနည်းပညာ၊ အတိုအနီအောက်ရောင်ခြည်နှင့် အနီးအနီအောက်ရောင်ခြည်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနည်းပညာများကို အဓိကထား၍ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအသုံးချမှုများတွင် အသုံးပြုသော မီးအမျိုးမျိုးကို စူးစမ်းလေ့လာသည်။ ဤနည်းပညာများသည် အရောင်ခွဲခြားခြင်း၊ ပုံသဏ္ဍာန်ခွဲခြားခြင်းနှင့် မသန့်ရှင်းသောပစ္စည်းများဖယ်ရှားခြင်းတို့ကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းများအား မကြုံစဖူးထိရောက်မှုနှင့် တိကျမှုအဆင့်များကို ရရှိစေပါသည်။
1. မြင်နိုင်သောအလင်းခွဲခြားခြင်းနည်းပညာ
ရောင်စဉ်အပိုင်းအခြား: 400-800nm
ကင်မရာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း- Linear/Planar၊ Black and White/RGB၊ ရုပ်ထွက်အရည်အသွေး- 2048 pixels
အသုံးချမှုများ- အရောင်စီခြင်း၊ ပုံသဏ္ဍာန်စီခြင်း၊ AI ဖြင့် စီခြင်း။
မြင်နိုင်သောအလင်းခွဲခြားခြင်းနည်းပညာသည် လူသားမြင်နိုင်သောအကွာအဝေးအတွင်းရှိ ၄၀၀ မှ ၈၀၀ နာနိုမီတာအကြားရှိ လျှပ်စစ်သံလိုက်ရောင်စဉ်အပိုင်းအခြားကို အသုံးပြုသည်။ ၎င်းတွင် linear သို့မဟုတ် planar အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်သော မြင့်မားသော resolution ကင်မရာများ (2048 pixels) ပါဝင်ပြီး ၎င်းတို့ကို အဖြူအမည်း သို့မဟုတ် RGB မျိုးကွဲများဖြင့် ရရှိနိုင်သည်။
၁.၁ အရောင်ခွဲခြားခြင်း
ဤနည်းပညာသည် အရောင်ခွဲခြားခြင်းအတွက် အသင့်တော်ဆုံးဖြစ်ပြီး၊ စက်မှုလုပ်ငန်းများအနေဖြင့် အရောင်အနည်းငယ်ကွာခြားမှုရှိသော အသွင်အပြင်၊ အရွယ်အစားနှင့် ပုံသဏ္ဍာန်များကို ခွဲခြားနိုင်စေပါသည်။ လူ့မျက်စိဖြင့် ခွဲခြားနိုင်သော ပစ္စည်းများနှင့် မသန့်စင်မှုများကို ခွဲခြားရာတွင် ၎င်းကို ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့် အသုံးချပါသည်။ စိုက်ပျိုးရေးထွက်ကုန်များမှသည် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များအထိ၊ မြင်နိုင်သောအလင်းရောင်ခွဲခြားခြင်းသည် ပစ္စည်းများကို ၎င်းတို့၏အရောင်ဂုဏ်သတ္တိများအပေါ် အခြေခံ၍ ထိရောက်စွာ ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးပါသည်။
၁.၂ ပုံသဏ္ဍာန်ခွဲခြားခြင်း
မြင်နိုင်သောအလင်းခွဲခြားခြင်း၏ နောက်ထပ်ထူးခြားသောအသုံးချမှုတစ်ခုမှာ ပုံသဏ္ဍာန်ခွဲခြားခြင်းဖြစ်သည်။ AI-powered algorithms များကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် နည်းပညာသည် အရာဝတ္ထုများကို ၎င်းတို့၏ပုံသဏ္ဍာန်များအပေါ်အခြေခံ၍ တိကျစွာမှတ်မိပြီး အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်ပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းလုပ်ငန်းစဉ်အမျိုးမျိုးကို ချောမွေ့စေသည်။
၁.၃ AI ဖြင့် စီခြင်း
ဉာဏ်ရည်တုပေါင်းစပ်ခြင်းသည် မြင်နိုင်သောအလင်းခွဲခြားနိုင်စွမ်းကို ပိုမိုမြှင့်တင်ပေးပါသည်။ အဆင့်မြင့် အယ်လဂိုရီသမ်များသည် စနစ်ကို သင်ယူပြီး လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် လုပ်ဆောင်နိုင်စေပြီး ရှုပ်ထွေးသောပုံစံများကို မှတ်မိနိုင်စေပြီး မတူညီသောစက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် တိကျသောခွဲခြားမှုကို သေချာစေပါသည်။
2. အနီအောက်ရောင်ခြည် စီစစ်ခြင်းနည်းပညာ – အနီအောက်ရောင်ခြည်အတို
ရောင်စဉ်အပိုင်းအခြား: 900-1700nm
ကင်မရာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း- Single Infrared၊ Dual Infrared၊ Composite Infrared၊ Multispectral စသည်တို့။
အသုံးချမှုများ- အစိုဓာတ်နှင့် ဆီပါဝင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပစ္စည်းခွဲခြားခြင်း၊ အခွံမာသီးလုပ်ငန်း၊ ပလတ်စတစ်ခွဲခြားခြင်း။
Short Infrared sorting နည်းပညာသည် လူသားမြင်နိုင်သော အကွာအဝေးထက် ကျော်လွန်၍ ၉၀၀ မှ ၁၇၀၀ နာနိုမီတာ ရောင်စဉ်အတိုင်းအတာအတွင်း လုပ်ဆောင်သည်။ ၎င်းတွင် single၊ dual၊ composite သို့မဟုတ် multispectral infrared ကဲ့သို့သော မတူညီသော အနီအောက်ရောင်ခြည်စွမ်းရည်များပါရှိသော အထူးပြုကင်မရာများ ပါဝင်သည်။
၂.၁ အစိုဓာတ်နှင့် ဆီပါဝင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပစ္စည်းများကို စီခြင်း
Short Infrared နည်းပညာသည် ပစ္စည်းများ၏ အစိုဓာတ်နှင့် ဆီပါဝင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ခွဲခြားရာတွင် ထူးချွန်သည်။ ဤစွမ်းရည်သည် ကော်ဖီစေ့များမှ သစ်ကြားသီးခွံအစေ့များ၊ ရွှေဖရုံစေ့ခွံအစေ့များ၊ စပျစ်သီးခြောက်ပင်စည်များနှင့် ကျောက်ခဲများကို ခွဲထုတ်ရာတွင် ကျယ်ကျယ်ပြန့်ပြန့်အသုံးပြုသည့် အခွံမာသီးလုပ်ငန်းတွင် အထူးတန်ဖိုးရှိစေသည်။
၂.၂ ပလတ်စတစ် စီစစ်ခြင်း
ပလတ်စတစ်ခွဲခြားခြင်း၊ အထူးသဖြင့် အရောင်တူပစ္စည်းများကို ကိုင်တွယ်သည့်အခါ Short Infrared နည်းပညာမှ အကျိုးကျေးဇူးများစွာ ရရှိပါသည်။ ၎င်းသည် ပလတ်စတစ်အမျိုးအစားအမျိုးမျိုးကို တိကျစွာခွဲခြားနိုင်စေပြီး၊ ပြန်လည်အသုံးပြုခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေပြီး အရည်အသွေးမြင့် နောက်ဆုံးထုတ်ကုန်များကို သေချာစေသည်။
3. အနီအောက်ရောင်ခြည် စီစစ်ခြင်းနည်းပညာ – အနီအောက်ရောင်ခြည်အနီး
ရောင်စဉ်အပိုင်းအခြား: 800-1000nm
ကင်မရာ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်း- 1024 နှင့် 2048 pixels ပါဝင်သော ရုပ်ထွက်အရည်အသွေးများ
အသုံးချမှု: မသန့်ရှင်းမှုစီခြင်း၊ ပစ္စည်းစီခြင်း။
Near Infrared sorting နည်းပညာသည် ၈၀၀ မှ ၁၀၀၀ နာနိုမီတာ ရောင်စဉ်အတိုင်းအတာအတွင်း လုပ်ဆောင်ပြီး လူသားမြင်နိုင်သော အတိုင်းအတာထက် ကျော်လွန်၍ အဖိုးတန်သော အသိအမြင်များကို ပေးစွမ်းသည်။ ၎င်းသည် 1024 သို့မဟုတ် 2048 pixels ပါရှိသော မြင့်မားသော ရုပ်ထွက်အရည်အသွေးရှိသော ကင်မရာများကို အသုံးပြုသောကြောင့် ထိရောက်ပြီး တိကျသော sorting ကို ဖြစ်စေသည်။
၃.၁ မသန့်ရှင်းမှုများကို ခွဲခြားခြင်း
အနီအောက်ရောင်ခြည်နည်းပညာသည် မသန့်စင်မှုများကို ခွဲခြားရာတွင် အထူးထိရောက်မှုရှိပြီး စက်မှုလုပ်ငန်းအမျိုးမျိုးတွင် အဖိုးမဖြတ်နိုင်သောကိရိယာတစ်ခုဖြစ်စေသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဆန်မှ ဝမ်းဗိုက်အဖြူရောင်၊ ရွှေဖရုံစေ့မှ ကျောက်ခဲများနှင့် ကြွက်ချေးများနှင့် လက်ဖက်ရွက်မှ အင်းဆက်ပိုးမွှားများကို ရှာဖွေဖယ်ရှားနိုင်သည်။
၃.၂ ပစ္စည်းခွဲခြားခြင်း
လူသားမြင်နိုင်သော အကွာအဝေးထက်ကျော်လွန်၍ ပစ္စည်းများကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်သည့် နည်းပညာ၏စွမ်းရည်သည် တိကျသော ပစ္စည်းခွဲခြားခြင်းကို ဖြစ်ပေါ်စေပြီး ကဏ္ဍများစွာတွင် ထုတ်လုပ်မှုနှင့် ထုတ်လုပ်မှုလုပ်ငန်းစဉ်များကို ပိုမိုကောင်းမွန်စေသည်။
နိဂုံးချုပ်
အထူးသဖြင့် မြင်နိုင်သောနှင့် အနီအောက်ရောင်ခြည် အလင်းအသုံးချမှုများတွင် အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနည်းပညာများ တိုးတက်မှုများသည် မတူညီသောစက်မှုလုပ်ငန်းများ၏ အမျိုးအစားခွဲခြားနိုင်စွမ်းကို တော်လှန်ပြောင်းလဲစေခဲ့သည်။ မြင်နိုင်သောအလင်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းနည်းပညာသည် AI-powered algorithms များဖြင့် အရောင်နှင့်ပုံသဏ္ဍာန်ကို ထိရောက်စွာခွဲခြားနိုင်စေပါသည်။ Short Infrared အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းသည် အစိုဓာတ်နှင့် ဆီပါဝင်မှုအပေါ် အခြေခံ၍ ပစ္စည်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတွင် ထူးချွန်ပြီး အခွံမာသီးလုပ်ငန်းနှင့် ပလတ်စတစ်အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်များကို အကျိုးပြုပါသည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ Near Infrared နည်းပညာသည် မသန့်စင်မှုနှင့် ပစ္စည်းအမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းတွင် အလွန်အဖိုးတန်ကြောင်း သက်သေပြနေပါသည်။ ဤနည်းပညာများ ဆက်လက်တိုးတက်ပြောင်းလဲလာသည်နှင့်အမျှ အမျိုးအစားခွဲခြားခြင်းအသုံးချမှုများ၏ အနာဂတ်သည် အလားအလာကောင်းများရှိပြီး ကမ္ဘာတစ်ဝှမ်းရှိ စက်မှုလုပ်ငန်းများတွင် စွမ်းဆောင်ရည်၊ တိကျမှုနှင့် ရေရှည်တည်တံ့မှုကို မျှော်လင့်နေပါသည်။
အောက်တွင် ဤနည်းပညာများ ပေါင်းစပ်အသုံးပြုမှုအချို့ ဖော်ပြထားပါသည်-
Ultra High Definition Visible Light+AI：ဟင်းသီးဟင်းရွက်များ (ဆံပင်များကို စီခြင်း)
မြင်နိုင်သောအလင်း+X-ray+AI: မြေပဲခွဲခြားခြင်း
မြင်နိုင်သောအလင်း + AI: အခွံမာသီးစေ့ခွဲခြားခြင်း
မြင်နိုင်သောအလင်း + AI + ရှုထောင့်လေးခုပါ ကင်မရာနည်းပညာ- Macadamia Sorting
အနီအောက်ရောင်ခြည် + မြင်နိုင်သောအလင်းရောင်- ဆန်ခွဲခြားခြင်း
မြင်နိုင်သောအလင်း + AI: အပူကျုံ့ဖလင်ချို့ယွင်းချက်ကို ထောက်လှမ်းခြင်းနှင့် ဖြန်းကုဒ်ကို ထောက်လှမ်းခြင်း
ပို့စ်တင်ချိန်: ၂၀၂၃ ခုနှစ်၊ သြဂုတ်လ ၁ ရက်