견과류 가공을 위한 듀얼 레이어 정렬 및 AI 기반 256개 에어 노즐을 갖춘 HD 지능형 RGB 광학 분류기

인공지능이 주도하는 역동적인 RGB/MSI 카메라 조합으로 작동하고 자체 개발한 딥러닝 알고리즘을 갖추고 있습니다.이 분류기는 새로운 샘플 반복을 통해 결함 인식 정확성을 지속적으로 최적화합니다.그것은 dehydrated 채소에 대한 산업 선도적인 결함 제거 및 품질 등급을 제공하며 기업들이 제품 품질을 엄격하게 통제하고 시장 경쟁력을 향상시키는 데 도움이됩니다.

혁신적인 이중층 벨트 분류 시스템은1차 분류 + 재검토, 소스로부터 자격 제품 손실을 최소화:

• 상부 주요 분류 벨트: 모든 종류의 잠재적인 결함 물질을 효율적으로 검사하여 품질 위험을 제거합니다.
• 하부 재조정 벨트: 원차 분류에서 거부 된 재료에 대한 정확한 재검사를 수행하여 자격을 갖춘 제품의 재활용을 극대화하고 물질 낭비를 크게 줄입니다.

선택적으로 혁신적인 이중층 진동 피더가 제공되며 대용량의 재료의 균일 분포를 달성하여 탈수 채소의 완전한 분포와 중복을 줄이도록합니다.따라서 정확한 분류를 위한 단단한 기초를 마련.

• 식품용 스테인레스 스틸로 강화된 몸체세계 식품 안전 및 위생 표준을 준수하여 물질 오염 위험을 제거합니다.
• 밀폐된 분류실과 전기 제어 캐비닛산업용의 먼지 방지 디자인을 채택하여 탈수된 채소 가공의 먼지가 많은 환경에 쉽게 적응합니다.
• 빠른 방출 벨트 구조일일 청소와 유지보수를 한 번의 클릭으로 가능하게 하며, 정지 시간을 크게 줄이고 엄격한 식품 안전 요구 사항을 충족시킵니다.
• 성숙한 통합 먼지 제거 제어 시스템지속적이고 안정적인 작동을 보장하고 장비 고장율을 줄입니다.

벨트 너비는 600mm/1200mm의 사용자 정의를 지원하며 기업 생산 능력에 따라 유연한 선택을 허용합니다.그것은 작고 중견 생산 라인 및 대량 가공 기지에 모두 완벽하게 적합합니다.

자발적으로 개발된 AI 코어 알고리즘은 자체 최적화 기능을 갖추고 있습니다.자주 수동 디버깅을 하지 않고 결함 인식 정확성의 꾸준한 향상을 달성그것은 수분화 된 채소의 다른 대량 및 품종의 분류 필요에 적응 할 수 있습니다.

• 고해상도 RGB 색상 촬영: 미세한 결함을 정확하게 포착합니다. 갈색, 화상 점과 잔해와 같이, 품질 결함을 놓치지 않고.
• 높은 밝기의 LED 안정 조명: 물질의 명확한 영상을 보장하여 탐지 정확성에 대한 신뢰할 수있는 보장을 제공합니다.
• 선택적 확장 모듈: 단파 적외선 카메라 + 자외선 형광 탐지 카메라 더 높은 품질 요구 사항을 충족시키기 위해 탐지 크기를 추가로 확장하십시오.

최적화 된 고성능의 공기 노즐 거부 시스템은 내구성, 반응 속도 및 공기 소비 효율성을 균형 잡습니다.,정확한 거부 성능을 유지할 수 있고 거짓 거부율을 크게 줄이고 전체 운영 비용을 절감하고 기업에 더 큰 경제적 이점을 창출할 수 있습니다.