Datamars сәйкестендіруді жақсарту үшін жасанды интеллектке негізделген UHF RFID сәйкестендіру жүйесін іске қосты.

RFID жүйесін пайдаланудың мақсаты – тоқыма бұйымдарының бүкіл өмірлік циклін анықтау және қадағалау, нақты және автоматтандырылған түгендеуді басқаруға қол жеткізу, шығындарды азайту, еңбек тиімділігін арттыру үшін мөлдір деректер мен нақты шоттарды жасау және тоқыма ағынының циклін оңтайландыру арқылы табыстылықты арттыру және жоғалған тоқыма бұйымдарын ауыстыру құнын азайту. RFID жүйесінің дәлдігі неғұрлым жоғары болса, соғұрлым бұл артықшылықтарды толығымен жүзеге асыруға болады.

Бірақ бұл оңай емес. UHF RFID технологиясы тегтерді көрусіз және алыс қашықтықта оқу мүмкіндігімен сипатталады, бұл бұл технология мыңдаған тоқыма бұйымдарының партияларын бірнеше секундта оқуға мүмкіндік береді, бірақ оны қоршаған аймақта да кездейсоқ оқуға болады. Қажет емес жапсырмаларға, әсіресе элементтер шашыраңқы немесе қозғалған кезде. Бұл RFID деректерін жинаудың дәлдігін төмендетеді.

Әзірге бұл мәселе негізінен механикалық экрандау құрылымын пайдалану немесе оқу аймағын мүмкіндігінше бақылау және шектеу үшін оқырман параметрлерінің шегін қолмен орнату арқылы шешіледі. Бірақ сонымен бірге бұл әдіс RFID жүйесінің икемділігін шектейді және жұмыс жылдамдығын төмендетеді.

RFID жүйесінде машиналық оқыту қалай қолданылады?

Datamars машиналық оқыту технологиясын қолданды RFID технология. Машиналық оқыту – бұл жүйеге нақты бағдарламалауды қажет етпестен тәжірибе арқылы автоматты түрде үйрену және жақсарту мүмкіндігін беретін жасанды интеллект саласы. Ол жалпы үлгілерді табу және шешім қабылдау үшін үлгі құру үшін тәжірибеде жасалған деректер жиынын белсенді түрде тексереді.

Жүйе барлық RFID тегтерінен оқылған деректерден алынған ақпаратты пайдалана отырып, әрбір тегті жіктеу үшін машиналық оқыту алгоритмдерін және арнайы әзірленген нейрондық желіні пайдаланады. Осылайша, жүйе «қате оқуды болдырмау» арқылы қателерді болдырмаудың орнына, ауқымда жоқ тегтерді анықтап, жоя алады.

Бұған қоса, деректердің үлкен көлемімен оқытылатын нейрондық желіні пайдалану арқылы жүйеге шекті мәндерді және басқа механизмдерді қолмен орнату қажет емес, сонымен қатар күрделі дәл реттеу процестерінің үлкен санын қажет етпейді. Деректердің көлемі неғұрлым үлкен болса, көптеген орталарға, пайдалану жағдайларына және өзгерістерге оңай бейімделетін нейрондық желі соғұрлым дәлірек және сенімдірек, бұл сонымен қатар аппараттық құралдарға инвестицияны азайтады. Барлық процестер бағдарламалық жасақтама алгоритмдерімен анықталатындықтан, уақыт өте келе оқу жүйесінің дәлдігі аппараттық құрал өзгерістерімен айналыспай, бағдарламалық құралды жаңарту арқылы да жақсарады.

Риккардо Мацзолини, Datamars textile ID бас менеджері: «Datamars тағы да RFID технологиясының шекарасын бұзды және нарықты дәлірек, икемді және бейімделгішпен қамтамасыз етіп, кір жууға арналған қолданбаларда жасанды интеллект машиналық оқыту технологиясын пайдалануды бастады.

Қосымша ақпарат алу үшін өтінеміз контакт sales@goldbridgesz.com