DataMars запустил систему идентификации RFID UHF на основе искусственного интеллекта для повышения т
Долгое время технические проблемы препятствовали полным применению RFID-систем, таких как неправильное прочая тегов читателями и как правильно распределить показания, чтобы постоянно текучие предметы.
Использование аппаратных алгоритмов обучения обеспечивает наиболее точное распознавание до сих пор, проложив путь для нового поколения читательных систем. Он гарантирует точность автоматизированной системы: избегать неправильного проведения; И точно определить движущийся текстиль, не прервав процесс работы и правильно присваивая этикетки для объемных течений.
Цель использования системы RFID является выявление и отслеживание всего жизненного цикла текстиля, добиться точного и автоматического управления запасами, уменьшить потери, генерировать прозрачные данные и точные счета для повышения эффективности труда и повысить рентабельность путем оптимизации цикла потока текстиля, и снизить стоимость замены потерянного текстиля. Чем выше точность системы RFID, тем больше эти преимущества могут быть полностью реализованы.
Но это не легко. Технология UHF RFID характеризуется его способностью читать теги без зрения и на большие расстояния, что позволяет этой технологии читать партии тысяч текстиля за несколько секунд, но она также может быть случайно прочитана в окружающей области. В ненужные этикетки, особенно когда предметы разбросаны или перемещаются. Это уменьшает точность коллекции RFID данных.
До сих пор эта проблема в основном решается с использованием механической экранирующей структуры или вручную настроив порогов параметров читателя для контроля и ограничения зоны для чтения максимально возможной. Но в то же время этот метод ограничивает гибкость системы RFID и уменьшает рабочую скорость.
Как машинное обучение применяется к RFID?
Datamars применил технологию машинного обучения для Refid технология. Машинное обучение - это ветвь искусственного интеллекта, что обеспечивает систему способности участвовать и автоматически улучшать через опыт без необходимости в явном программировании. Он будет активно проверять наборы данных, созданные на практике, чтобы найти общие шаблоны и создать модель для принятия решений.
Система использует алгоритмы обучения машин и специально разработанную нейронную сеть для классификации каждого тега с использованием информации, извлеченной из данных, прочитанных из всех тегов RFID. Таким образом, система может идентифицировать и отменить теги, которые не в диапазоне, вместо того, чтобы избежать ошибок «избегая неправильной передачи».
Кроме того, используя нейронную сеть, обученную большим количеством данных, система не нужно вручную установить пороговые значения и другие механизмы, и не требует большого количества сложных процессов тонкой настройки. Чем больше количество данных, точнее и надежная нейронная сеть, которая может легко адаптироваться к нескольким средам, использовать случаи и изменения, которые также могут снизить инвестиции на оборудование. Поскольку все процессы определяются программными алгоритмами, со временем, точность системы чтения также улучшится с обновлениями программного обеспечения без необходимости иметь дело с изменениями оборудования.
RICCARDO MAZZOLINI, генеральный директор DataMars Textile ID, сказал: «DataMars еще раз сломал границы технологии RFID и пионировал использование технологии искусственного интеллекта машины в приложениях прачечной, предоставляя рынку более точным, гибким и адаптируемым UHF RFID Читающая система предоставляет клиентам лучший пользовательский опыт. "
Для получения дополнительной информации, пожалуйста, свяжитесь с sales@goldbridgesz.com
