제품 세부 정보

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견과류 가공 기계
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HD 지능형 광학 분류기AI 기반의 고정밀 광학 분류는 탈수된 당근에 대해 업계 최고의 결함 제거 및 품질 등급 분류를 제공합니다.

HD 지능형 광학 분류기AI 기반의 고정밀 광학 분류는 탈수된 당근에 대해 업계 최고의 결함 제거 및 품질 등급 분류를 제공합니다.

브랜드 이름: PHOENIX
모델 번호: HD AI 광학 분류기
MOQ: 1
가격: Price Negotiable
지불 조건: L/C,D/A,D/P,T/T,웨스턴 유니온,
상세 정보
원래 장소:
허페이
모델:
HD4
벨트 폭(mm):
1200
전압:
220V~50/60Hz
치수(mm):
3641×2140×2804
체중(kg):
1917
강조하다:

인공지능 광학 정렬기

,

고도의 지능형 정렬기

,

고밀도의 탈수 정렬기

제품 설명
HD 지능형 광학 분류기

AI 기반의 고정밀 광학 분류는 탈수된 당근에 대해 업계 최고의 결함 제거 및 품질 등급을 제공합니다.

AI 스펙트럼 분석 기술을 채택한 이 전문 정밀 광학 선별 솔루션은 변색된 재료와 이물질을 효과적으로 제거하여 전반적인 제품 품질 표준을 향상시킵니다.

모델 벨트 폭(mm) 에어 노즐 공기압(MPa) 공기 소비량(m³/min) 전압 전력(kW) 치수(mm) 체중(kg)
HD2 600 256 0.6~0.8 <2.0 220V~50/60Hz 6.4 3641×1540×2804 1376
HD4 1200 512 0.6~0.8 <4.1 220V~50/60Hz 7.9 3641×2140×2804 1917년
기술적 특징
탈수 당근 전용 맞춤형 선별 솔루션
  • 혁신적인 이중층 벨트 분류 시스템
    • 상부 메인 분류 벨트: 잠정 불량품을 포함한 모든 잠재적인 불량 제품을 효율적으로 걸러냅니다.
    • 하부 재분류 벨트 : 상부에서 불량품을 재검사하여 적격품을 정확하게 회수
  • 옵션인 이중층 진동 피더를 사용하면 고용량의 균일한 공급이 가능하고 재료가 완전히 퍼지며 겹침이 줄어듭니다.
  • 식품 등급 스테인리스 스틸 구조는 글로벌 식품 안전 및 위생 규정을 준수합니다.
  • 먼지가 많은 작업 조건에 적합한 산업용 방진 설계를 갖춘 완전 밀폐형 분류 챔버 및 전기 캐비닛
  • 간편한 일일 청소 및 유지 관리를 위한 빠른 분리형 벨트 구조로 엄격한 식품 안전 요구 사항을 충족합니다.
  • 통합된 안정적인 먼지 제거 제어 시스템으로 장기간 안정적인 작동 보장
  • 다양한 생산 능력 요구 사항에 맞는 벨트 폭(600/1200mm)을 선택적으로 갖춘 모듈식 구조
AI 기반 다차원 지능형 광학 정렬 시스템
  • 자체 개발한 AI 딥러닝 알고리즘은 대량 탈수 당근 샘플 트레이닝을 통해 결함 인식 정확도를 지속적으로 최적화합니다.
  • HD RGB 컬러 이미징 시스템은 작고 미묘한 결함을 포착합니다.
  • 고휘도 상시 LED 조명으로 선명하고 안정적인 이미지 캡처 보장
  • InGaAs-SWIR 단파 적외선 카메라 옵션
  • 옵션 UV 형광 감지 카메라
탈수된 당근에 대한 탁월한 정밀 감지 기능
  • 색결함 : 갈변, 변색, 그을음, 곰팡이, 피부잔사, 산화흑화
  • 모양 결함: 파편, 덩어리, 불규칙한 모양, 규격을 벗어난 크기, 지나치게 미세하거나 너무 큰 입자
  • 건조불량 : 탈수불균일, 당결정화, 재수화습윤, 국소건조스코치
  • 이물질 오염 : 플라스틱/고무 찌꺼기, 금속 불순물, 모래, 자갈 입자
  • 생물학적 오염: 미생물 콜로니(UV 감지 모듈 지원)
고성능 공압 배출 시스템
  • 최적화된 구조 설계로 내구성, 응답 속도, 공기 소비 효율성의 균형을 맞췄습니다.
  • 대용량 선별작업에도 정밀한 불합격과 안정적인 성능 유지
  • 허위 거부율을 크게 줄이고 전체 운영 비용을 절감합니다.
15인치 산업용 터치스크린 제어 시스템
  • 다중 언어 전환 기능을 갖춘 사용자 친화적인 인간-기계 인터페이스
  • 탈수 당근 분류 모드를 위한 원클릭 매개변수 전환
  • 종합 원격 지원 시스템
    • 원격 접속 및 실시간 운영 모니터링
    • 운영 성과 데이터 대시보드
    • 온라인 전문기술진단
    • 대화형 문제 해결 지침