일반적으로 색상 분류기로 알려진 색상 분류 기계는 색상 및 기타 광학 특성을 기준으로 물체나 재료를 분류하기 위해 다양한 산업에서 널리 사용되는 자동화 장치입니다. 이 기계의 주요 목적은 곡물, 종자, 과일, 야채, 커피 원두, 플라스틱 및 광물 분류와 같은 산업 공정에서 품질 관리, 일관성 및 정밀도를 보장하는 것입니다.

색상 분류 기계의 기본 구성 요소에는 일반적으로 공급 시스템, 조명 소스, 센서 또는 카메라, 이미지 처리 소프트웨어 및 분류 메커니즘이 포함됩니다. 이 공정은 분류할 물체나 재료를 균일하게 분배하여 지속적이고 고른 흐름을 보장하는 공급 시스템으로 시작됩니다. 물체가 기계를 통과할 때 강한 조명 아래에서 이동합니다. 이는 물체의 색상과 광학적 특성을 명확하게 파악하는 데 필수적입니다.

기계에 통합된 고속 카메라 또는 광학 센서는 물체가 조명 영역을 통과할 때 물체의 이미지를 캡처합니다. 이러한 카메라와 센서는 다양한 색상과 광학 특성에 민감합니다. 그런 다음 캡처된 이미지는 고급 이미지 처리 소프트웨어로 처리됩니다. 이 소프트웨어는 물체의 색상과 기타 광학적 특성을 분석하여 미리 정의된 기준에 따라 신속한 분류 결정을 내리도록 프로그래밍되어 있습니다.

객체를 서로 다른 범주로 물리적으로 분리하는 작업을 담당하는 정렬 메커니즘은 기계의 정렬 결정에 대한 정보를 받습니다. 이 메커니즘은 다양한 수단을 통해 구현될 수 있으며, 공기 배출기와 기계식 슈트가 일반적으로 선택됩니다. 공기 배출기는 공기를 방출하여 품목을 적절한 범주로 편향시키는 반면, 기계식 슈트는 물리적 장벽을 사용하여 그에 따라 품목을 안내합니다. 기계의 설계와 목적에 따라 항목을 여러 범주로 분류하거나 간단히 "승인" 및 "거부" 스트림으로 분리할 수 있습니다.

색상 분류 기계의 주요 장점 중 하나는 높은 수준의 사용자 정의입니다. 이러한 기계는 색상 이외의 다양한 특성을 기준으로 개체를 분류하도록 구성할 수 있습니다. 모양 인식은 도입할 수 있는 기능 중 하나로 정확한 모양 기반 정렬이 가능합니다. 또한 기계는 재료의 미묘한 결함이나 불규칙성을 식별하도록 훈련되어 고급 품질 관리를 제공할 수 있습니다. 또한 크기, 전반적인 제품 품질 등의 기준에 따라 정렬할 수도 있습니다.

색상 분류 기계에 AI(인공 지능) 기술이 통합되면서 분류 프로세스에 혁명이 일어났습니다. AI를 사용하면 이러한 기계가 색상 기반 정렬을 뛰어넘어 고급 이미지 인식 및 학습 기능을 도입할 수 있습니다. AI 알고리즘을 통해 기계는 복잡한 모양과 패턴을 인식하고 미묘한 결함을 식별하며 보다 정교한 정렬 결정을 내릴 수 있습니다. 그들은 정렬 프로세스를 지속적으로 조정하고 학습하여 시간이 지남에 따라 정확성을 향상시킵니다. 그 결과 효율성을 크게 향상시키고 수작업에 대한 의존도를 줄이며 분류된 재료의 전반적인 품질을 향상시키는 자동화 및 정밀도 수준이 탄생했습니다. 색상 분류 기계와 AI 기술의 결합은 산업 분류 프로세스의 효율성과 정밀도의 새로운 시대를 나타내며 다양한 산업 전반에 걸쳐 광범위한 응용 분야를 충족합니다.