| Markenbezeichnung: | PHOENIX |
| Modellnummer: | Z RGB-Sortierer |
| Mindestbestellmenge: | 1 |
| Preis: | Price Negotiable |
| Zahlungsbedingungen: | D/A, D/P, T/T, Western Union, MoneyGram |
| Modell | Schacht | Luftdüse | Luftdruck (MPa) | Luftverbrauch (L/min) | Leistung (kW) | Spannung | Abmessungen (L*B*H)(mm) | Gewicht* (kg) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Z1 | 1 | 64 | 0,6~0,8 | <1000 | 0,9 | 220V ~ 50/60Hz | 1255*2199*2076 | 680 |
| Z4 | 4 | 256 | 0,6~0,8 | <2000 | 2,9 | 220V ~ 50/60Hz | 2170*2199*2076 | 1150 |
| Z6 | 6 | 384 | 0,6~0,8 | <3000 | 4,4 | 220V ~ 50/60Hz | 2800*2199*2076 | 1480 |
| Z8 | 8 | 512 | 0,6~0,8 | <4000 | 5,9 | 220V ~ 50/60Hz | 3430*2199*2076 | 1840 |
| Z10 | 10 | 640 | 0,6~0,8 | <5000 | 7,3 | 220V ~ 50/60Hz | 4070*2199*2076 | 2180 |
| Z12 | 12 | 768 | 0,6~0,8 | <6000 | 8,8 | 220V ~ 50/60Hz | 4835*2199*2076 | 2550 |
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Dieser intelligente Reissortierer wurde speziell zur Erkennung interner Mängel in Reis entwickelt. Er verwendet fortschrittliche SHD Ultra-HD-Bildgebungstechnologie und interne mikroskopische Identifikationstechnologie, kombiniert mit einem dedizierten großen Modell zur Analyse der inneren Reisqualität, was eine effiziente und präzise Identifizierung und Entfernung von intern gekeimten Körnern, kranken Körnern, schimmeligen Körnern, unreifen Körnern sowie braunem Reis, gelbem Reis und anderen verfärbten Körnern ermöglicht.
Die Maschine wird häufig im Getreidehandel, in der Lagerverwaltung und in der Reissortierung eingesetzt. Ein einziger Sortierdurchgang erfüllt die Qualitätsstandards für die Lagerung und die Verarbeitung von braunem Reis.
Ausgestattet mit Hunderten von professionellen Bilderkennungsalgorithmen und der multispektralen konfokalen Bildgebungstechnologie der 3. Generation führt das Gerät eine allumfassende, multidimensionale genaue Scans und Analyse von Materialien durch.
Das System lernt intelligent und identifiziert präzise Farbe, Form, Textur, Fläche, Gewicht, Härte und andere multidimensionale Attribute. Es zeichnet sich durch konventionelle Sortierung aus und erfasst präzise subtile Unterschiede unter komplexen Hintergründen, wodurch die Erkennung von verfärbten, deformierten und fehlerhaften Körnern erheblich verbessert wird.
Mit kontinuierlich optimierten Erkennungsmodellen passt es sich an Paddy und Reis verschiedener Sorten, Herkünfte und Verarbeitungsstufen an, erfüllt diversifizierte Produktionsanforderungen und hilft Unternehmen, eine verfeinerte Qualitätskontrolle zu erreichen.
Basierend auf einer massiven Stichprobendatenbank und einer leistungsstarken Computerplattform baut das Gerät schnell und optimiert kontinuierlich Deep-Learning-basierte Sortiermodelle.
Das System lernt und speichert automatisch die optischen, strukturellen und defektbezogenen Merkmale verschiedener Materialien und löst effektiv komplexe Fremdkörper- und Defekterkennungsherausforderungen, mit denen traditionelle Algorithmen zu kämpfen haben – wie z. B. winziger Schimmel, transluzente Läsionen und lokale Verfärbungen.
Mit zunehmender Nutzungsdatenmenge iterieren und aktualisieren sich die Sortiermodelle, wodurch sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz verbessert werden. Es behält eine herausragende Leistung für diversifizierte, volumenstarke und hochpräzise Produktionen bei, reduziert die Kosten für manuelle Nachprüfungen erheblich und verbessert die Automatisierung und Intelligenz der Linie.
Eine offene Cloud-interaktive Speicherplattform integriert reichhaltige Sortierdaten und Branchenlösungen und bildet eine sich ständig erweiternde, cloudbasierte Wissensdatenbank.
Benutzer können über die Cloud in Echtzeit auf die neuesten Sortiermodelle, Prozessparameter und Anwendungsfälle zugreifen und so regions- und geräteübergreifendes Wissens-Sharing und technische Zusammenarbeit realisieren.
Das System unterstützt Fernwartung, Online-Upgrades und Daten-Retrospektivanalyse, hilft Benutzern, den Wert von Produktionsdaten zu erschließen, Sortierprozesse zu optimieren und die Betriebseffizienz zu verbessern. Das kontinuierliche Wachstum der Cloud-Wissensdatenbank steigert die Leistung einzelner Maschinen und unterstützt die intelligente Transformation der gesamten Branche.
Durch die Nutzung von mehrstufiger und multidimensionaler Bildverarbeitung und dem Cloud-Datensystem vervollständigt das System die Bilderkennungsmodellierung für komplexe Szenarien und optimiert kontinuierlich die Algorithmusleistung über eine leistungsstarke offene Datenkette.
Die Fusionsmodellierung bewältigt effektiv herausfordernde Arbeitsbedingungen, einschließlich Lichtveränderungen, Materialüberlappungen und Hintergrundstörungen, und gewährleistet eine stabile Leistung in rauen Umgebungen.
Durch die Fusion von Daten aus mehreren Quellen und die Zusammenarbeit von Modellen passt das System die Erkennungsstrategien adaptiv an, unterscheidet präzise normale Körner von fehlerhaften und reduziert die Raten von Fehl- und Nicht-Ausschlüssen erheblich. Es bewältigt problemlos die Sortierung von Rohkorn mit hohem Verunreinigungsgrad und die Reinigung von Fertigreis mit hoher Präzision und bietet den Benutzern eine stabile und zuverlässige Sortiergarantie.
Der Z-Serie Reissortierer eignet sich für verschiedene Reissortierbetriebe sowie für die Getreidesammlung & -lagerung, den Handelsverkehr und die Saatgutaussaat.
Er unterstützt die flexible Umschaltung mehrerer Sortiermodi, um den unterschiedlichen Anforderungen der Kunden an Genauigkeit, Leistung und Kosten gerecht zu werden. Eine einmalige Investition liefert langfristige Vorteile und hilft den Benutzern, den Mehrwert ihrer Produkte zu steigern, ihre Marktposition zu stärken und sowohl wirtschaftliche Vorteile als auch Markenwertwachstum zu erzielen.