|
| الاسم التجاري: | PHOENIX |
| رقم الموديل: | فارز الألوان LX4-B4 |
| موك: | 1 |
| سعر: | Price Negotiable |
| شروط الدفع: | خطاب الاعتماد، د/أ، د/ف، تي/تي |
نموذج حزام من طبقة واحدة مصمم خصيصاً لـ IQF لفرز التوت المجمد، مصمم وفقًا لأعلى معايير النظافةيرفض بعناية العيوب السطحية والمواد الغريبة، مع تحسين دقة الترتيب باستمرار من خلال تكرار التعلم العميق.
يقدم فرز التوت المجمد IQF تحديات فريدة تختلف عن التوت الطازج. تتميز التوت بالنسيج الناعم والتيريكومات الدقيقة على السطح.الفواكه تميل إلى التشقق في ظروف درجة حرارة منخفضةالاختيار اليدوي يجلب كثافة العمل الثقيلة، في حين أن اتصال الأصابع يسبب ذوبان والتمسك، مما يؤدي إلى معدلات هروب عالية.الصقيع السطحي والتماسك الجليدي بين الفواكه يخفي العيوب الحرجة مثل البقع الحمراء الداكنةوبالإضافة إلى الكتل المجمدة والفواكه المعيبة المتعثرة (على سبيل المثال الفواكه المزدوجة)المكونات المتجمعة من الشظايا) تعقيد التصنيف أكثرتظهر الحلول التقليدية قيود واضحة: فالتصنيف اليدوي يعاني من انخفاض الكفاءة والجودة غير المتسقة في بيئات العمل الباردة؛ فصل الهواء والتصنيف الجاذبية يعملون فقط على الحجم،الوزن والكثافة، ولا يمكنها الكشف عن انحرافات اللون أو تلف السطح أو بقايا الكأس أو الملوثات الغريبة.
سلسلة PHOENIX LX4-B4 هي نظام تصنيف بصري ذكي مصمم خصيصًا لتصنيف الجودة الصناعية ومراقبة جودة التوت المجمدة الممتازة IQF ،بنيت وفقا لمواصفات النظافة العليامجهزة بتصوير RGB عالي الدقة وخوارزميات الذكاء الاصطناعي التي طورتها بنفسها ، فإنها تتكيف مع الخصائص الفيزيائية للخيارات الثنائية الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس الفوركس. حتى في ظروف مظلمة بالثلج ،نماذج التعلم العميق تحدد بطرق موثوقة بقع العفن الحمراء الداكنة الخاصة بالبازلاءتحليل المورفولوجيا والملمس وملامح الحواف يميز بين المواد الغريبة ذات اللون نفسه مثل الأوراق والسيقان.وتكتشف بشكل ذكي الكتل المجمدة والمنتجات المعيبة المتعلقةمن خلال التفتيش البصري عالي السرعة والطرد الدقيق، يقوم النظام بفرز التباينات اللونية، والأضرار السطحية، والملوثات الغريبة، والتوت المتجمّع،تحسين توحيد ونقاء المنتجات النهائيةيقدم حلًا أكثر كفاءة وموثوقية ويمكن قياسه لـ IQF معالجة التوت المجمد.
يتم تدريب خوارزميات التعرف على عيوب السطح القائمة على الذكاء الاصطناعي على مجموعات بيانات الإنتاج الحقيقية من خلال التعلم العميق لتحسين دقة التصنيف المستمر.يساعدون المعالجات على تحسين جودة المنتجات، وزيادة الإنتاج وخفض تكاليف العمالة للحفاظ على المزايا التنافسية في السوق.
| النموذج | عرض الحزام ((ملم) | فوهة الهواء | ضغط الهواء ((MPa) | استهلاك الهواء ((m3/min) | الجهد | الطاقة ((كيلوواط) | البعد ((ملم) | غير معبأة الوزن ((كغ) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LX4-B4 | 1200 | 256 | 0.6 ~ 0.8 | <3.6 | 220 فولت ~ 50/60 هرتز | 4.8 | 5271 × 2330 × 2077 | 1725 |
| LX4-B6 | 1800 | 384 | 0.6 ~ 0.8 | <3.6 | 220 فولت ~ 50/60 هرتز | 6.8 | 4547 × 2964 × 2100 | 1425 |
فحص بصري عالي الدقة للعديد من العيوب على التوت المجمد IQF بناءً على خصائص السطح:
english
français
Deutsch
Italiano
Русский
Español
português
Nederlandse
ελληνικά
日本語
한국
العربية
हिन्दी
indonesia
ไทย
