一种用于光电分选机的设备校准方法及系统

本发明属于光电分选机校准技术领域，具体涉及一种用于光电分选机的设备校准方法及系统，先获取历史分选数据，通过机器学习模型捕捉相关规律并生成校准频率调整系数；然后建立多维度校准参数矩阵，调用标准组件库中的模拟件及光学特征基准值；再基于设备型号等通过工业互联网平台获取最优分选校准方案；结合实时环境数据动态修正方案，最后依据修正后的方案校准设备并进行分选，同时具备动态反馈机制。通过自适应调整校准频率、融合多维度参数、动态响应环境变化、共享最优方案及闭环反馈优化，提升了光电分选机的校准精度、效率和环境适应性，保证了分选质量的稳定性，降低了对人工经验的依赖，适用于多种物料的分选场景。