Classificador Monarch HWN SWIR de banda dupla InGaAs-SWIR e IA permitem classificação superior de nozes com superfície, composição química e detecção interna

Recursos técnicos

Solução de classificação personalizada para processadores de nozes premium

• Sistema compacto de classificação de esteira única com design de instalação rápida
• O alimentador vibratório de alta capacidade distribui uniformemente as nozes em uma única camada para minimizar a sobreposição
• Caixas seladas de digitalização e controle fornecem à máquina proteção contra poeira de alto nível
• A estrutura de aço inoxidável de qualidade alimentar e a troca rápida da correia garantem manutenção e limpeza de rotina convenientes, atendendo aos mais elevados padrões de segurança e higiene alimentar
• O sistema de controle de poeira integrado e comprovado em campo mantém alta confiabilidade de operação e consistência de desempenho, além de minimizar o tempo de inatividade
• O design modular com largura de correia de 400 a 1200 mm (400/800/1200) proporciona aos processadores mais flexibilidade

Sistema de inspeção multiespectral 5 em 1 alimentado por IA superior

• Sistema de câmera InGaAs-SWIR de banda dupla
• Algoritmos proprietários de AI Deep Learning melhoram continuamente o reconhecimento de defeitos com base em novas amostras
• Sistema de câmera RGB de alta resolução
• Sistema de iluminação halógena refrigerado a ar de alta estabilidade
• Sistema de iluminação LED de alta intensidade
• Detecção de precisão sem precedentes para vários defeitos de nozes por cor, tamanho, forma, textura e composição química ou níveis de umidade para processadores de nozes premium, com as principais vantagens em comparação com a classificação tradicional de luz visível RGB:

Principais vantagens sobre a classificação tradicional de luz visível RGB

• Detecção mais profunda de defeitos além do nível da superfície: mofo oculto, danos causados ​​por insetos, ranço que as câmeras RGB não percebem
• Remoção superior de fragmentos de conchas e resíduos de poços com maior precisão
• Melhor reconhecimento de plásticos, pedras, vidro e metal, mesmo que a cor corresponda à das nozes
• Detecção aprimorada de mofo e aflatoxina em estágio inicial, invisível para câmeras RGB
• Maior rendimento e eficiência com intervenção humana mínima
• Algoritmos de autoaprendizagem melhoram a precisão ao longo do tempo com mais dados

Especificações