| Marchio: | PHOENIX |
| Numero di modello: | Selezionatore Z RGB |
| MOQ: | 1 |
| Prezzo: | Price Negotiable |
| Termini di pagamento: | D/A, D/P, T/T, Western Union, MoneyGram |
| Modello | Canale | Ugello Aria | Pressione Aria (MPa) | Consumo Aria (L/min) | Potenza (kW) | Tensione | Dimensioni (L*P*A)(mm) | Peso* (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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Questa selezionatrice di riso intelligente è appositamente progettata per rilevare difetti interni nel riso. Adotta la tecnologia avanzata Tecnologia di Imaging Ultra-HD SHD e Tecnologia di Identificazione Microscopica Interna, combinata con un modello di analisi della qualità interna del riso dedicato, che consente un'identificazione e una rimozione efficienti e precise di chicchi germogliati internamente, chicchi malati, chicchi ammuffiti, chicchi immaturi, nonché riso integrale, riso giallo e altri chicchi scoloriti.
La macchina è ampiamente utilizzata nel commercio di cereali, nella gestione dei magazzini e nella lavorazione del riso. Un singolo passaggio di selezione soddisfa gli standard di qualità per la conservazione e la lavorazione del riso integrale.
Dotata di centinaia di algoritmi professionali di riconoscimento immagini e della tecnologia di imaging confocale multispettrale di terza generazione, l'attrezzatura esegue scansioni e analisi accurate a tutto tondo e multidimensionali dei materiali.
Il sistema apprende in modo intelligente e identifica con precisione colore, forma, consistenza, area, peso, durezza e altri attributi multidimensionali. Eccelle nella selezione convenzionale e cattura accuratamente sottili differenze in sfondi complessi, migliorando notevolmente il rilevamento di chicchi scoloriti, deformati e difettosi.
Con modelli di riconoscimento continuamente ottimizzati, si adatta a riso grezzo e riso di diverse varietà, origini e fasi di lavorazione, soddisfacendo le esigenze di produzione diversificate e aiutando le imprese a raggiungere un controllo di qualità raffinato.
Basata su un massiccio database di campioni e una potente piattaforma di calcolo, l'attrezzatura costruisce rapidamente e ottimizza continuamente modelli di selezione basati sul deep learning.
Il sistema apprende e memorizza automaticamente le caratteristiche ottiche, strutturali e di difetto di diversi materiali, risolvendo efficacemente sfide complesse di riconoscimento di corpi estranei e difetti che gli algoritmi tradizionali faticano ad affrontare — come muffe minuscole, lesioni traslucide e scolorimento locale.
Man mano che i dati di utilizzo si accumulano, il modello di selezione viene iterato e aggiornato, migliorando sia l'accuratezza che l'efficienza. Mantiene prestazioni eccezionali per una produzione diversificata, ad alto volume e ad alta precisione, riducendo notevolmente i costi di reinspezione manuale e migliorando l'automazione e l'intelligenza della linea.
Una piattaforma aperta di archiviazione interattiva cloud integra ricchi dati di selezione e soluzioni industriali, formando una base di conoscenza condivisa nel cloud in continua espansione.
Gli utenti possono accedere in tempo reale ai modelli di selezione più recenti, ai parametri di processo e ai casi applicativi tramite il cloud, realizzando la condivisione di conoscenze e la collaborazione tecnica tra regioni e tra apparecchiature.
Il sistema supporta la diagnosi remota, l'aggiornamento online e l'analisi retrospettiva dei dati, aiutando gli utenti a sbloccare il valore dei dati di produzione, ottimizzare i processi di selezione e migliorare l'efficienza operativa. La crescita continua della base di conoscenza cloud potenzia le prestazioni della singola macchina e supporta la trasformazione intelligente dell'intera industria.
Sfruttando l'elaborazione di immagini multilivello e multidimensionale e il sistema di dati cloud, il sistema completa la modellazione del riconoscimento immagini per scenari complessi e ottimizza continuamente le prestazioni degli algoritmi tramite una potente catena di dati aperta.
La modellazione di fusione gestisce efficacemente condizioni di lavoro impegnative, inclusi cambiamenti di illuminazione, sovrapposizione di materiali e interferenze di sfondo, garantendo prestazioni stabili in ambienti difficili.
Attraverso la fusione di dati multi-sorgente e la collaborazione di modelli, il sistema regola in modo adattivo le strategie di riconoscimento, distinguendo accuratamente i chicchi normali da quelli difettosi e riducendo significativamente i tassi di scarto errato e mancato. Gestisce facilmente la selezione di chicchi grezzi ad alta impurità e la purificazione di riso finito ad alta precisione, fornendo agli utenti un'assicurazione di selezione stabile e affidabile.
La Selezionatrice di Riso Serie Z è adatta a varie imprese di lavorazione del riso, nonché alla raccolta e stoccaggio di cereali, alla circolazione commerciale e alla selezione di semi.
Supporta il cambio flessibile di più modalità di selezione per soddisfare i diversi requisiti dei clienti in termini di precisione, produzione e costi. Un investimento una tantum offre benefici a lungo termine, aiutando gli utenti ad aumentare il valore aggiunto del prodotto, rafforzare la competitività sul mercato e raggiungere sia benefici economici che crescita del valore del marchio.