Der Monarch HWN SWIR-Sortierer mit Dualband-InGaAs-SWIR und KI ermöglicht eine hervorragende Nusssortierung mit Oberflächen-, chemischer Zusammensetzung und interner Erkennung

Technische Merkmale

Maßgeschneiderte Sortierlösung für Premium-Nussverarbeiter

• Kompaktes Einband-Sortiersystem mit Schnellmontage-Design
• Der Vibrationsförderer mit hoher Kapazität verteilt die Nüsse gleichmäßig in einer einzigen Schicht, um Überlappungen zu minimieren
• Versiegelte Scan- und Steuerkästen bieten der Maschine einen hohen Staubschutz
• Die Struktur aus lebensmittelechtem Edelstahl und der schnelle Bandwechsel sorgen für eine bequeme routinemäßige Wartung und Reinigung und erfüllen höhere Lebensmittelsicherheits- und Hygienestandards
• Das integrierte, praxiserprobte Staubkontrollsystem gewährleistet eine hohe Betriebszuverlässigkeit und Leistungskonsistenz und minimiert Ausfallzeiten
• Der modulare Aufbau mit Bandbreiten von 400 bis 1200 mm (400/800/1200) bietet Verarbeitern mehr Flexibilität

Überlegenes KI-gestütztes 5-in-1-Multispektral-Inspektionssystem

• Dualband-InGaAs-SWIR-Kamerasystem
• Proprietäre KI-Deep-Learning-Algorithmen verbessern kontinuierlich die Fehlererkennung auf Basis neuer Proben
• Hochauflösendes RGB-Kamerasystem
• Hochstabiles, luftgekühltes Halogen-Beleuchtungssystem
• Hochintensives LED-Beleuchtungssystem
• Beispiellose Präzisionserkennung verschiedener Fehler von Nüssen nach Farbe, Größe, Form, Textur und chemischer Zusammensetzung oder Feuchtigkeitsgehalt für Premium-Nussverarbeiter, mit den entscheidenden Vorteilen im Vergleich zur herkömmlichen RGB-Sortierung mit sichtbarem Licht:

Hauptvorteile gegenüber der herkömmlichen RGB-Sortierung mit sichtbarem Licht

• Tiefgreifendere Fehlererkennung über die Oberfläche hinaus: versteckter Schimmel, Insektenschäden, Ranzigkeit, die RGB-Kameras übersehen
• Hervorragende Entfernung von Schalenfragmenten und Kernrückständen mit höherer Genauigkeit
• Bessere Erkennung von Kunststoffen, Steinen, Glas und Metall, auch wenn diese farblich auf Nüsse abgestimmt sind
• Verbesserte Erkennung von Schimmel und Aflatoxin im Frühstadium, die für RGB-Kameras nicht sichtbar sind
• Höherer Durchsatz und höhere Effizienz bei minimalem menschlichen Eingriff
• Selbstlernende Algorithmen verbessern die Genauigkeit im Laufe der Zeit mit mehr Daten

Spezifikationen