1200mm Bandmutter-Verarbeitungsmaschine 220V Cashew-Sortiermaschine

• Maßgeschneiderte Sortierlösung für Premium-Nussverarbeiter
• Kompaktes Einzelband-Sortiersystem für schnelle Installation und einfache Integration in die Produktionslinie
• Der Vibrationsförderer mit hoher Kapazität verteilt die Nüsse in einer gleichmäßigen Schicht und reduziert so die Überlappung deutlich
• Das versiegelte Scan- und Steuergehäuse bietet hochwertigen Staubschutz für einen langfristig zuverlässigen Betrieb
• Die Konstruktion aus vollständig lebensmittelechtem Edelstahl mit Schnellwechselband-Design erleichtert die tägliche Reinigung und Wartung und erfüllt strenge Lebensmittelsicherheits- und Hygienestandards
• Das integrierte, praxiserprobte Staubkontrollsystem sorgt für Betriebsstabilität und konstante Leistung und reduziert das Ausfallrisiko erheblich
• Modulare Bandbreitenoptionen (400/800/1200 mm) bieten Flexibilität für unterschiedliche Produktionskapazitäten

• Dualband-Kurzwellen-Infrarot-Kamerasystem (SWIR) aus Indium-Gallium-Arsenid (InGaAs).
• Proprietäre KI-Deep-Learning-Algorithmen, die die Fehlererkennung kontinuierlich mit neuen Beispieldaten optimieren
• Hochauflösendes RGB-Kamerasystem
• Hochstabiles, luftgekühltes Halogenbeleuchtungssystem
• Hochhelles LED-Beleuchtungssystem

Bietet hochpräzise Inspektion für die Verarbeitung hochwertiger Nüsse
Kann Fehler in mehreren Dimensionen genau identifizieren, einschließlich Farbe, Form, Textur, chemischer Zusammensetzung und Feuchtigkeitsgehalt. Im Vergleich zur herkömmlichen RGB-Sortierung mit sichtbarem Licht sind die Hauptvorteile folgende:

• Übersteigt die Inspektion auf Oberflächenebene: Identifiziert präzise interne Defekte wie versteckten Schimmel, Insektenschäden und Ranzigkeit, die von RGB-Kameras übersehen werden
• Präzisere Fremdmaterialentfernung: Entfernt effektiv Schalenfragmente und Kernrückstände. Erkennt zuverlässig Fremdmaterialien wie Kunststoff, Steine, Glas und Metall – auch wenn sie farblich mit den Nüssen übereinstimmen
• Überlegene Fehlererkennung im Frühstadium: Erkennt Schimmel- und Aflatoxinkontaminationen im Frühstadium, die von RGB-basierten Systemen nicht erkannt werden können
• Höherer Durchsatz und Effizienz: Unterstützt eine höhere Verarbeitungskapazität bei gleichzeitiger deutlicher Reduzierung manueller Eingriffe
• Evolution des selbstlernenden Algorithmus: Die Erkennungsgenauigkeit verbessert sich kontinuierlich, da der selbstlernende Algorithmus mehr Daten sammelt