现如今许多食品、粮油行业都开始进行产业升级，为了提高产品品质与效率，采用更为智能化的、自动化的色选机等设备取代人工操作，既优化了生产空间布局，让企业更为科学地完善质量监督管理体系，显著提高企业在行业的竞争力，切实提高产品的品质，准确把握新一轮的产业变革趋势。

其中，AI人工智能的分支之一，深度学习算法技术已快速发展至可以融入色选机的产线中，高效完成复杂缺陷的分选任务。深度学习算法赋能机器视觉，在特征自主学习及识别任务中拥有更出色的表现，通过可达数千层的神经网络，模拟人的思维过程和行为，结合光学装置以及传感器之后，可以模拟人工识别分析图像，分选出难以量化特征、无规律的缺陷，传统算法难以应对，但人工智能色选设备可通过深度学习算法可以识别其中的细微差异。针对检测目标特征复杂及提取困难的问题，深度学习也能够提供良好的解决方法。

历经多年的技术研发与产品迭代，目前中瑞微视推出新一代AI色选设备，在计算机视觉技术与深度学习技术用于物料分选场景下具有较高的识别精度，已经实现在3000+个行业，70000+种物料的应用，于上一代提升50%的色选精度，7*24 小时不间断提供高速、 稳定的自动化色选能力。

众所周知，传统的视觉色选机通常是依赖大量人工调试参数定义目标特征，而图像识别、特征学习、数据分析，所有这些都需要强大算力支持。中瑞微视AI深度学习色选机依托深度学习方法，利用大量的数据集，采用并行计算方式，通过训练，自动地从海量产品图像中学习和提取特征，能够实现定制化物料学习，100%匹配客户分选物料，识别种类达到国内先进水平，助力客户提升生产力及产品竞争力。

全球著名管理咨询公司麦肯锡曾发布过一份《AI 前沿报告：深度学习的应用与价值》，其中指出：全球范围内，深度学习每年将创造 3.5 万亿 ~ 5.8 万亿美元的潜在价值。在大米、杂粮、茶叶、塑料、矿石、药材等行业的色选应用，只是深度学习巨大潜力的一个侧面。接下来，中瑞微视将持续开拓创新，充分发挥深度学习算法的优势，将该解决方案推广到更多品类的色选应用中去，逐步推动传统劳动力密集型产业向智慧生产与高精度分选转型。

未来，中瑞微视将会携手更多合作伙伴，创新更多拥有自主的知识产权的核心技术，以“AI深度学习”为核心的智能色选解决方案，提升多个行业传统企业的自动化生产水平，并实现降本增效，持续助力中国色选机智能产业的持续发展。

责任编辑：kj005