| ブランド名: | PHOENIX |
| モデル番号: | LX4-B4色彩選別機 |
| MOQ: | 1 |
| 価格: | Price Negotiable |
| 支払い条件: | L/C、D/A、D/P、T/T |
IQF冷凍ラズベリー選別用にカスタム構築されたシングルレイヤーベルトモデルで、最高の衛生基準で設計されています。AI強化超高解像度RGBカメラシステムを搭載し、表面の欠陥や異物を正確に除去します。ディープラーニングの繰り返しにより、選別精度は継続的に向上します。
IQF冷凍ラズベリーの選別は、生鮮ベリーとは異なる特有の課題を伴います。ラズベリーは柔らかい食感と細かい表面の毛状突起を持ち、低温条件下では果実が割れやすい傾向があります。手作業による選別は重労働であり、指で触れることで解凍や付着が生じ、高い見逃し率につながります。表面の霜や果実間の氷の付着は、濃い赤色の斑点、カビ、軟化、崩壊などの重要な欠陥を不明瞭にし、従来のビジョン技術ではほとんど識別できません。さらに、冷凍塊や付着した欠陥果実(二重果実、断片の凝集など)は選別をさらに複雑にします。従来のソリューションには明確な限界があります。手作業による選別は、寒い作業環境では効率が低く、品質が一定しません。空気分離や重力選別はサイズ、重量、密度にしか対応できず、色の偏差、表面の損傷、萼の残渣、異物の混入を検出できません。
PHOENIX LX4-B4シリーズは、プレミアムIQF冷凍ラズベリーの工業グレードの選別と品質管理のためにカスタムテーラーされたインテリジェントビジュアル選別システムであり、トップクラスの衛生仕様で構築されています。超高解像度RGBイメージングと自社開発のAIアルゴリズムを搭載し、バルクIQFラズベリーの物理的特性に適応します。霜で不明瞭な状態でも、ディープラーニングモデルはラズベリー特有の濃い赤色のカビ斑点、部分的な軟化、果肉の破損を確実に識別します。形態、テクスチャ、エッジ特徴分析により、葉や茎などの同色異物を区別し、冷凍塊や付着した欠陥果実をインテリジェントに検出します。高速ビジョン検査と精密なエジェクションにより、システムは色のばらつき、表面の損傷、異物、塊状のベリーを効率的に選別し、最終製品の均一性と純度を向上させます。IQF冷凍ラズベリー加工のための、より効率的で信頼性が高く定量化可能なソリューションを提供します。
AI搭載表面欠陥認識アルゴリズムは、ディープラーニングを通じて実世界の生産データセットでトレーニングされ、選別精度の継続的な向上を実現します。これにより、加工業者は製品品質の向上、スループットの向上、人件費の削減を実現し、市場での競争優位性を維持できます。
| モデル | ベルト幅(mm) | エアノズル | エア圧(MPa) | エア消費量(m³/min) | 電圧 | 電力(kW) | 寸法(mm) | 開梱重量(kg) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LX4-B4 | 1200 | 256 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220V~50/60Hz | 4.8 | 5271×2330×2077 | 1725 |
| LX4-B6 | 1800 | 384 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220V~50/60Hz | 6.8 | 4547×2964×2100 | 1425 |
IQF冷凍ラズベリーの表面特性に基づいた複数の欠陥に対する超高精度ビジョン検査: