| Nom De La Marque: | PHOENIX |
| Numéro De Modèle: | Trieur Z RVB |
| Quantité Minimale De Commande: | 1 |
| Prix: | Price Negotiable |
| Conditions De Paiement: | D/A,D/P,T/T,Western Union,MoneyGram |
| Modèle | Une parachute | Une buse d'air | Pression de l'air (MPa) | Consommation d'air (L/min) | Puissance (kW) | Voltage | Dimension (L*W*H) ((mm) | Poids* (kg) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Z1 | 1 | 64 | 0.6 à 0.8 | > 1000 | 0.9 | 220V ~ 50/60Hz | 1255*2199*2076 | 680 |
| Z4 | 4 | 256 | 0.6 à 0.8 | < 2000 | 2.9 | 220V ~ 50/60Hz | 2170*2199*2076 | 1150 |
| Z6 | 6 | 384 | 0.6 à 0.8 | 3 000 personnes | 4.4 | 220V ~ 50/60Hz | 2800*2199*2076 | 1480 |
| Z8 | 8 | 512 | 0.6 à 0.8 | < 4000 | 5.9 | 220V ~ 50/60Hz | 3430*2199*2076 | 1840 |
| Z10 | 10 | 640 | 0.6 à 0.8 | > 5000 | 7.3 | 220V ~ 50/60Hz | 4070*2199*2076 | 2180 |
| Z12 | 12 | 768 | 0.6 à 0.8 | > 6 000 | 8.8 | 220V ~ 50/60Hz | 4835*2199*2076 | 2550 |
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Ce tri intelligent de la couleur du riz est spécialement conçu pour détecter les défauts internes du riz.Technologie d'imagerie SHD Ultra-HDetTechnologie d'identification microscopique interne, combiné à un grand modèle dédié à l'analyse interne de la qualité du riz, permettant une identification et un élimination efficaces et précises des grains germés à l'intérieur, des grains malades, des grains moisi,Grains immatures, ainsi que du riz brun, du riz jaune et d'autres céréales décolorées.
La machine est largement utilisée dans le commerce des céréales, la gestion des entrepôts et la transformation du riz.
Équipé de centaines d'algorithmes de reconnaissance d'image professionnels et de la technologie d'imagerie confocale multispectrale de 3e génération, l'équipement conduit tout autour,Scanner et analyse précises multidimensionnelles des matériaux.
Le système apprend intelligemment et identifie avec précision la couleur, la forme, la texture, la surface, le poids, la dureté et d'autres attributs multidimensionnels.Il excelle dans le tri conventionnel et capture avec précision les différences subtiles dans des milieux complexes, améliorant considérablement la détection des grains décolorés, déformés et défectueux.
Grâce à des modèles de reconnaissance continuellement optimisés, il s'adapte aux variétés, origines et étapes de transformation du riz et du riz,répondre à des besoins de production diversifiés et aider les entreprises à améliorer le contrôle de la qualité.
Basé sur une base de données d'échantillons massive et une plateforme informatique puissante, l'équipement construit rapidement et optimise continuellement des modèles de tri basés sur l'apprentissage en profondeur.
Le système apprend et mémorise automatiquement les caractéristiques optiques, structurelles et défectueuses des différents matériaux.résoudre efficacement les problèmes complexes de matière étrangère et de reconnaissance des défauts auxquels les algorithmes traditionnels ont du mal, tels que les minuscules moisissures, lésions translucides et décoloration locale.
Au fur et à mesure que les données d'utilisation s'accumulent, le modèle de tri s'itère et s'améliore, améliorant à la fois la précision et l'efficacité.production à volume élevé et de haute précision, réduisant considérablement les coûts de réinspection manuelle et améliorant l'automatisation et l'intelligence de la ligne.
Une plateforme de stockage interactif en nuage ouvert intègre des données de tri riches et des solutions industrielles, formant une base de connaissances partagée en nuage en constante expansion.
Les utilisateurs peuvent accéder aux derniers modèles de tri, paramètres de processus et cas d'application en temps réel via le cloud,réalisation d'un partage des connaissances et d'une collaboration technique entre régions et entre équipements.
Le système prend en charge le diagnostic à distance, la mise à niveau en ligne et l'analyse rétrospective des données, aidant les utilisateurs à libérer la valeur des données de production, à optimiser les processus de tri et à améliorer l'efficacité opérationnelle.La croissance continue de la base de connaissances en nuage améliore les performances d'une seule machine et soutient la transformation intelligente de l'ensemble du secteur.
L'exploitation du traitement d'images à plusieurs niveaux et en plusieurs dimensions et du système de données en nuage,le système complète la modélisation de la reconnaissance d'image pour des scénarios complexes et optimise continuellement les performances des algorithmes via une puissante chaîne de données ouverte.
La modélisation par fusion gère efficacement les conditions de travail difficiles, y compris les changements d'éclairage, le chevauchement de matériaux et les interférences de fond, garantissant des performances stables dans des environnements difficiles.
Grâce à la fusion de données multi-sources et à la collaboration de modèles, le système ajuste de manière adaptative les stratégies de reconnaissance,distinguer avec précision les grains normaux des grains défectueux et réduire de manière significative les taux de rejet faux et manquésIl gère facilement le tri des céréales brutes à haute impureté et la purification du riz fini de haute précision, offrant aux utilisateurs une assurance de tri stable et fiable.
Le tri des couleurs de riz de la série Z convient à diverses entreprises de transformation du riz, ainsi qu'à la collecte et au stockage de céréales, à la circulation commerciale et à la sélection des semences.
Il permet de basculer de manière flexible entre plusieurs modes de tri pour répondre aux exigences diverses des clients en matière de précision, de rendement et de coût.aider les utilisateurs à améliorer la valeur ajoutée du produit, renforcer la compétitivité du marché et réaliser à la fois des bénéfices économiques et une croissance de la valeur de la marque.