| Наименование марки: | PHOENIX |
| Номер модели: | Сортировщик цветов LX4-B4 |
| минимальный заказ: | 1 |
| Цена: | Price Negotiable |
| Условия оплаты: | Л/К, Д/А, Д/П, Т/Т |
Однослойная ленточная модель, изготовленная на заказ для сортировки замороженной малины IQF, разработанная в соответствии с высочайшими гигиеническими стандартами. Оснащенная системой RGB-камер сверхвысокого разрешения с улучшенным искусственным интеллектом, она точно отбраковывает поверхностные дефекты и посторонние материалы, при этом точность сортировки постоянно улучшается за счет итераций глубокого обучения.
Сортировка замороженной малины IQF представляет собой уникальные проблемы, отличные от свежих ягод. Малина имеет мягкую текстуру и мелкие поверхностные трихомы; плоды склонны к растрескиванию в условиях низких температур. Ручная сортировка требует высокой трудоемкости, а контакт пальцами вызывает оттаивание и слипание, что приводит к высокому проценту пропусков. Поверхностный иней и прилипание льда между плодами скрывают критические дефекты, такие как темно-красные пятна, плесень, размягчение и коллапс, которые с трудом идентифицируются обычными технологиями машинного зрения. В дополнение к замороженным комкам и слипшимся дефектным плодам (например, двойные плоды, агломераты фрагментов) еще больше усложняют сортировку. Традиционные решения имеют явные ограничения: ручная сортировка страдает от низкой эффективности и непоследовательного качества в холодных рабочих условиях; воздушная сепарация и гравитационная сортировка работают только по размеру, весу и плотности и не могут обнаруживать отклонения цвета, повреждения поверхности, остатки чашелистиков или посторонние загрязнения.
Серия PHOENIX LX4-B4 представляет собой интеллектуальную систему визуальной сортировки, разработанную специально для промышленной сортировки и контроля качества премиальной замороженной малины IQF, построенную в соответствии с высочайшими гигиеническими спецификациями. Оснащенная RGB-изображениями сверхвысокого разрешения и разработанными самостоятельно алгоритмами искусственного интеллекта, она адаптируется к физическим свойствам замороженной малины IQF в больших объемах. Даже в условиях, затуманенных инеем, модели глубокого обучения надежно идентифицируют специфичные для малины темно-красные пятна плесени, частичное размягчение и разрывы мякоти. Анализ морфологии, текстуры и краев позволяет отличить одноцветные посторонние материалы, такие как листья и стебли, и интеллектуально обнаруживает замороженные комки и прилипшие дефектные продукты. Благодаря высокоскоростному визуальному контролю и точному выбросу система эффективно сортирует отклонения цвета, повреждения поверхности, посторонние загрязнения и скомкованные ягоды, улучшая однородность и чистоту готовой продукции. Она обеспечивает более эффективное, надежное и измеримое решение для переработки замороженной малины IQF.
Алгоритмы распознавания поверхностных дефектов на базе искусственного интеллекта обучаются на реальных производственных данных с помощью глубокого обучения для постоянного повышения точности сортировки. Они помогают переработчикам повышать качество продукции, увеличивать производительность и снижать затраты на рабочую силу для поддержания конкурентных преимуществ на рынке.
| Модель | Ширина ленты (мм) | Воздушные сопла | Давление воздуха (МПа) | Расход воздуха (м³/мин) | Напряжение | Мощность (кВт) | Размеры (мм) | Вес без упаковки (кг) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LX4-B4 | 1200 | 256 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220В~50/60Гц | 4.8 | 5271×2330×2077 | 1725 |
| LX4-B6 | 1800 | 384 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220В~50/60Гц | 6.8 | 4547×2964×2100 | 1425 |
Ультраточный визуальный контроль множества дефектов замороженной малины IQF на основе характеристик поверхности: