| Nom De La Marque: | PHOENIX |
| Numéro De Modèle: | Trieuse de couleurs LX4-B4 |
| Quantité Minimale De Commande: | 1 |
| Prix: | Price Negotiable |
| Conditions De Paiement: | LC, D/A, D/P, T/T |
Modèle à bande monocouche construit sur mesure pour le tri de framboises surgelées IQF, conçu selon les normes d'hygiène les plus élevées. Alimenté par un système de caméra RVB ultra haute résolution amélioré par l'IA, il rejette avec précision les défauts de surface et les corps étrangers, avec une précision de tri continuellement améliorée par itération d'apprentissage profond.
Le tri des framboises surgelées IQF présente des défis uniques distincts de ceux des baies fraîches. Les framboises ont une texture douce et des trichomes de surface fins ; les fruits ont tendance à se fissurer à basse température. Le tri manuel entraîne une forte intensité de main-d'œuvre, tandis que le contact des doigts provoque le dégel et le collage, entraînant des taux d'évasion élevés. Le givre de surface et l'adhérence de la glace inter-fruits masquent les défauts critiques tels que les taches rouge foncé, la moisissure, le ramollissement et l'affaissement, qui sont à peine identifiables par les technologies de vision conventionnelles. En outre, les amas congelés et les fruits défectueux collés (par exemple, les fruits doubles, les agglomérats de fragments) compliquent davantage le tri. Les solutions traditionnelles montrent des limites claires : le tri manuel souffre d'une faible efficacité et d'une qualité incohérente dans les environnements de travail froids ; la séparation par air et le tri par gravité ne fonctionnent que sur la taille, le poids et la densité, et ne peuvent pas détecter les déviations de couleur, les dommages de surface, les résidus de calice ou les contaminants étrangers.
La série PHOENIX LX4-B4 est un système de tri visuel intelligent spécialement conçu pour le tri de qualité industrielle et le contrôle qualité des framboises surgelées IQF haut de gamme, construit selon des spécifications d'hygiène de premier ordre. Équipé d'une imagerie RVB ultra haute résolution et d'algorithmes d'IA auto-développés, il s'adapte aux propriétés physiques des framboises IQF en vrac. Même dans des conditions masquées par le givre, les modèles d'apprentissage profond identifient de manière fiable les taches de moisissure rouge foncé spécifiques aux framboises, le ramollissement partiel et les ruptures de chair. L'analyse de la morphologie, de la texture et des bords distingue les corps étrangers de même couleur tels que les feuilles et les tiges, et détecte intelligemment les amas congelés et les produits défectueux adhérents. Grâce à une inspection visuelle à haute vitesse et à une éjection précise, le système trie efficacement les variations de couleur, les dommages de surface, les contaminants étrangers et les baies agglomérées, améliorant l'uniformité et la pureté des produits finis. Il offre une solution plus efficace, fiable et quantifiable pour le traitement des framboises surgelées IQF.
Les algorithmes de reconnaissance des défauts de surface alimentés par l'IA sont entraînés sur des ensembles de données de production du monde réel via l'apprentissage profond pour une amélioration continue de la précision du tri. Ils aident les transformateurs à améliorer la qualité des produits, à augmenter le débit et à réduire les coûts de main-d'œuvre pour maintenir des avantages concurrentiels sur le marché.
| Modèle | Largeur de bande (mm) | Buse d'air | Pression d'air (MPa) | Consommation d'air (m³/min) | Tension | Puissance (kW) | Dimensions (mm) | Poids non emballé (kg) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LX4-B4 | 1200 | 256 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220V~50/60Hz | 4.8 | 5271×2330×2077 | 1725 |
| LX4-B6 | 1800 | 384 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220V~50/60Hz | 6.8 | 4547×2964×2100 | 1425 |
Inspection visuelle ultra-haute précision pour plusieurs défauts sur les framboises surgelées IQF basés sur les caractéristiques de surface :