| Наименование марки: | PHOENIX |
| Номер модели: | Сортировщик HWFT AI-RGB |
| минимальный заказ: | 1 |
| Цена: | Price Negotiable |
| Условия оплаты: | Л/К, Д/А, Д/П, Т/Т |
Модель однослойной ленты, специально разработанная для сортировки свеженарезанного и предварительно обжаренного картофеля фри. Применяя технологию визуализации RGB в видимом свете с высоким разрешением на базе искусственного интеллекта в сочетании с непрерывным обзором сверху и параболическим двухрежимным контролем вне конвейера, он эффективно устраняет различные дефекты, которые трудно обнаружить с помощью традиционного сортировочного оборудования. Глубокое обучение применяется для постоянной оптимизации точности сортировки с помощью машинного зрения.
Во время обработки картофеля фри даже незначительные различия в цвете, дефекты поверхности или неправильная форма могут поставить под угрозу консистенцию продукта и нанести ущерб репутации бренда. Ручная сортировка сама по себе медленная, с нестабильным качеством и высокими трудозатратами, не успевая за высокоскоростными производственными линиями. Кроме того, картофель фри может переворачиваться и складываться на ленте в случайном порядке. Традиционный односторонний контроль имеет тенденцию создавать слепые зоны, что приводит к пропущенному обнаружению или ложному отклонению.
Серия HWFT — это интеллектуальная система сортировки с машинным зрением, специально разработанная для решения вышеуказанных задач. Обладая уникальной двухрежимной архитектурой контроля (осмотр сверху ленты + параболический контроль вне ленты), он оснащен технологией визуализации видимого света RGB (HR-RGB) высокого разрешения, интегрированной с алгоритмами искусственного интеллекта собственной разработки и высокопроизводительными пневматическими эжекторами. Он может эффективно выявлять и отклонять изменения цвета, дефекты поверхности, аномалии формы и посторонние примеси в картофеле фри, значительно улучшая консистенцию готового продукта и обеспечивая надежную гарантию безопасности пищевых продуктов.
Его алгоритм распознавания поверхностных дефектов на базе искусственного интеллекта обучается посредством глубокого обучения на реальных производственных данных, что позволяет постоянно повышать точность сортировки. Благодаря стабильной и надежной производительности сортировки алгоритм помогает переработчикам картофеля фри значительно сократить зависимость от ручного труда, одновременно повышая качество продукции и эффективность обработки.
| Модель | Ширина ремня (мм) | Воздушное сопло | Давление воздуха (МПа) | Расход воздуха (м³/мин) | Напряжение | Мощность (кВт) | Размер (мм) | Распакованный вес (кг) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| HWFT3 | 1200 | 240 | 0,6~0,8 | <3,6 | 220 В~50/60 Гц | 4.7 | 4841×2581×2360 | 1308 |
Высокоточное машинное зрение обнаруживает различные дефекты картофеля фри на основе особенностей поверхности: