Détails des produits

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Trieur de couleur de ceinture
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PHOENIX-AI Double-layer intelligent trier identifier avec précision la décoloration, difficile à détecter le mildiou et les caractéristiques infestées d'insectes de pistaches.

PHOENIX-AI Double-layer intelligent trier identifier avec précision la décoloration, difficile à détecter le mildiou et les caractéristiques infestées d'insectes de pistaches.

Nom De La Marque: PHOENIX
Numéro De Modèle: Trieuse de couleurs 6SXZ-252LFI
Quantité Minimale De Commande: 1
Prix: Price Negotiable
Conditions De Paiement: LC, D/A, D/P, T/T
Informations détaillées
Lieu d'origine:
Hefei
Modèle:
Trieuse de couleurs 6SXZ-252LFI
Puissance totale (kw):
6
Consommation d'air (m³/min):
> 16
Pression atmosphérique (MPa):
0.5-0.8
Voltage de l'alimentation électrique (V/Hz):
220 V/50 Hz
Dimension (L×L×H/mm):
2737×1600×1550
Mettre en évidence:

Sortisseur de couleurs de pistache à double couche

,

Sortisseur intelligent pour les pistaches décolorées

,

Sortisseur de pistaches avec détection de moisissure

Description du produit
TRI-PHOENIX Trieur Intelligent Double Couche

Identifie avec précision la décoloration, les moisissures difficiles à détecter et les caractéristiques d'infestation par des insectes des pistaches. Les caméras HDR haute dimension capturent des images 2D de pistaches pour localiser précisément les défauts sur les corps des noix. Le mode de reconnaissance IA alimenté par l'apprentissage profond identifie facilement les noyaux ratatinés, les demi-noyaux et les noix défectueuses. La conception structurelle à double couche permet un criblage multicouche et un rejet gradué des mauvaises noix.

Spécifications
Modèle Puissance Totale (Kw) Tension d'Alimentation (V/Hz) Pression d'Air (Mpa) Consommation d'Air (m³/min) Dimensions (L×l×H/mm)
6SXZ-63LFI 3.5 220V/50Hz 0.5-0.8 <0.4 2737×700×1550
6SXZ-126LFI 4 220V/50Hz 0.5-0.8 <0.8 2737×1000×1550
6SXZ-252LFI 6 220V/50Hz 0.5-0.8 <1.6 2737×1600×1550
6SXZ-378LFI 7 220V/50Hz 0.5-0.8 <2.4 2737×2200×1550
Avantages du Produit
Caméra HDR Haute Dimension : Imagerie Supérieure · Performances Exceptionnelles

Système de vision industrielle compact intégrant l'acquisition et le traitement d'images. En mode de capture de mouvement, il suit avec précision les pistaches tombant à haute vitesse et capture les caractéristiques détaillées des coques et des noyaux, répondant aux exigences de tri strictes pour les pistaches.

Technologie de Correction de Distorsion : Distorsion Ultra-Faible · Précision Plus Élevée

La conception optique et les modèles d'algorithmes effectuent une correction de la distorsion de l'image pour restaurer la véritable structure des textures de la coque de pistache, des fissures et des noyaux.

Solution de Tri IA : Algorithmes Précis · Support de Calcul Puissant

Adopte une reconnaissance « œil et cerveau » similaire à celle de l'homme pour les pistaches. Résiste aux interférences de la réflexion de la coque et des fissures naturelles. Extrait avec précision les caractéristiques, y compris la couleur de la coque, la teinte du noyau, les taches d'insectes et la moisissure, et juge la qualité de la noix par apprentissage comparatif. La puce NPU IA dédiée offre une forte puissance de calcul et une inférence accélérée pour l'inspection à haute vitesse des pistaches.

Plateforme Cloud Ruize : Usine Modèle · Intelligence Cérébrale

Bibliothèque de modèles de détection spéciaux auto-développés pour les pistaches, avec plus de 30 modèles disponibles en ligne. Compatible avec les normes de tri pour les noyaux blancs, les noix à peau rouge, les noix blanchies, les noix moisies et d'autres variétés de pistaches.

Système Dynamique de Jet-Vanne : Gère l'Effort de Sortie Variable Sans Effort

Ports de vanne contrôlés intelligemment avec fonctionnement parallèle multicanal. Éjection des mauvaises noix à haute vitesse et haute sensibilité avec une réponse au niveau de la microseconde. Les performances flexibles d'ouverture-fermeture permettent un débit et une efficacité élevés, s'adaptant parfaitement aux conditions de production de pistaches en grand volume.