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系統概述

廢紙品級判定系統通過對廢紙外觀質量、雜質含量、纖維含量、物理性能、化學指標等方面的檢測，可以對廢紙的質量進行全面評估，將其分為不同的等級或類別，從而確定其等級和用途。在生產再生紙時，根據不同用途選擇不同等級的廢紙原料，以保證再生紙的質量和性能，可有效地分類和利用廢紙資源，確保再生造紙過程中的質量和效率。

行業痛點

? 廢紙收購傳統驗收模式由人工過磅稱重、質檢人員監督挑包、人工估測定雜、水分人工取樣，人為因素影響大、質檢過程無法追溯、無大數據分析等。

? 磅房人工監測，數據保存在本機電腦，有被相關專業人員篡改過磅數據的風險，且電腦系統損壞后存在數據無法修復、追溯的風險。

? 挑包環節存在挑包司機與質檢人員作弊風險，分揀人員人數多，人力成本高。

? 人工分揀判級，廢紙收購效率底，工作過程中廠內人員包車流動易出事故。

? 企業對廢紙收購的管理無法達到及時性、準確性、安全性等要求。

? 判級全部依靠人工繁雜分揀作業，無有效監管手段。

? 對于廢紙原發地管控依靠人工統計裝車地不準確，且系統數據無法分析。

? 現有庫存的管理不夠精細化，庫存數據更新不及時。

解決方案

? 廢紙檢化驗管理，包含抽包規則設置，自動算法抽包，對于廢紙質檢全流程監管。

? 廢紙分揀計量，及時計算出廢紙中的雜質數據。

? 分揀確認，通過設置規則，以及質檢分析數據，及時算出廢紙等級。

? 抽包規則設置，可以靈活設置規則，以規則為依據，自動隨機生成數據模型進行廢紙抽檢，避免人為的干預，確保廢紙檢驗過程中公平、公正。

? 借助AI視覺識別技術，配合可見光攝像頭與X光成像設備，完成廢紙包抽檢品級檢測與判定工作。達到增加識別準確度，減少人工參與，提高機械化程度的目的。

AI廢紙識別平臺，智能判級模塊樣例原型

樣本標引：左側為樣本圖，右側為標引后結果

? AI識別數據信息，通過直觀得數字展示與占比圖以及柱狀圖等動態統計圖進行數據的直觀展示。

? 綜合展示當前監控點得實時畫面，方便機房對現場情況進行觀察。

? 歷史數據展示頁面綜合展示所有歷史信息，通過車號、計量單號等信息查詢判級結果等信息。

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