低コストのレーズン事前選別に特化したこの機械は、経済的なRGB光学選別システムと自社開発のAIディープラーニングアルゴリズムを採用しています。

この機械はレーズンの低コスト事前選別に特化しており、経済的なRGB光学選別システムと自社開発のAIディープラーニングアルゴリズムを採用しています。新しいサンプルを使用して欠陥認識を継続的に最適化し、目に見える欠陥を正確に特定し、コスト効率の高い一次仕分けソリューションをクライアントに提供します。

目に見える欠陥の特定と分類に重点を置きます。高い選別精度を維持しながら、設備投資や運用コストを大幅に削減します。

プラグアンドプレイで使用できる軽量構造により、設置と試運転時間を大幅に短縮します。

材料の均一な分配が可能になり、材料の重なりが最小限に抑えられ、選別精度が大幅に向上します。

世界的な食品安全および衛生基準に準拠しており、あらゆる食品加工環境に適しています。

工業用防塵設計により、粉塵、湿気、その他の過酷な作業条件でも長期安定した動作が保証されます。

メンテナンスと掃除が簡単です。ベルトは分解・交換が迅速に行え、厳しい衛生管理基準に適合します。

複数の保護対策により光学部品と伝送部品を清潔に保ち、最適な選別性能を維持します。

さまざまな生産能力に柔軟に対応し、生産ラインのアップグレードと拡張を容易にします。

ニューラル ネットワーク モデルは新しい製品サンプルで継続的に更新され、欠陥認識機能が常に向上しています。

色、形状、表面の傷の微妙な違いを捉え、目に見える欠陥をすべて徹底的に検出します。

均一で安定した影のない照明を提供し、一貫した高品質のイメージングを実現します。

低コストで網羅的な検査を実現し、以下のような欠陥を検出できます。

• 色の欠陥：くすみ変色、酸化汚れ、混色、シミ
• 形状欠陥：果物のしわ、穀物の付着、変形した農作物、大きさが不均一、破片など
• 欠陥の処理：茎残り、表面付着、異物付着
• 生物学的汚染: 虫食いの跡、目に見えるカビの斑点、腐った農産物
• 異物混入：昆虫、枝、葉、石、ガラス片、その他の破片

耐久性、応答速度、エア消費効率のバランスを最適化した構造設計。

過酷な連続作業条件下でも正確な排出と安定した動作を維持し、不合格率と原材料の無駄を削減し、全体的な運用コストを削減します。

多言語をサポートするユーザーフレンドリーなインターフェイス。

さまざまな材料の選別パラメータをワンクリックで切り替えることで、生産ラインの変化に素早く対応します。

以下の機能を備えたフル機能のリモートサポートプラットフォームを搭載しています。

• リモートアクセスとリアルタイム稼働監視
• 可視化された運用データダッシュボード
• オンラインでの専門的な故障診断と対話型のトラブルシューティング ガイダンス