El clasificador Monarch HWN SWIR InGaAs-SWIR de doble banda e IA permiten una clasificación superior de nueces con superficie, composición química y detección interna

Características técnicas

Solución de clasificación personalizada para procesadores de nueces premium

• Sistema de clasificación compacto de una sola correa con diseño de instalación rápida
• El alimentador vibratorio de alta capacidad distribuye uniformemente las nueces en una sola capa para minimizar la superposición
• Las cajas de control y escaneo selladas brindan a la máquina un alto nivel de protección contra el polvo.
• La estructura de acero inoxidable apto para uso alimentario y el cambio rápido de la correa garantizan un mantenimiento y una limpieza rutinarios convenientes, cumpliendo con estándares más altos de seguridad e higiene alimentaria.
• El sistema integrado de control de polvo probado en campo mantiene una alta confiabilidad operativa y consistencia en el rendimiento, y minimiza el tiempo de inactividad
• El diseño modular de ancho de banda de 400 a 1200 mm (400/800/1200) proporciona a los procesadores más flexibilidad

Sistema de inspección multiespectral 5 en 1 superior impulsado por IA

• Sistema de cámara InGaAs-SWIR de doble banda
• Los algoritmos patentados de aprendizaje profundo de IA mejoran continuamente el reconocimiento de defectos basándose en nuevas muestras
• Sistema de cámara RGB de alta resolución
• Sistema de iluminación halógena enfriado por aire de alta estabilidad
• Sistema de iluminación LED de alta intensidad
• Detección de precisión sin precedentes de diversos defectos de las nueces por color, tamaño, forma, textura y composición química o niveles de humedad para procesadores de nueces de primera calidad, con ventajas clave en comparación con la clasificación tradicional con luz visible RGB:

Ventajas clave sobre la clasificación de luz visible RGB tradicional

• Detección de defectos más profunda más allá del nivel de la superficie: moho oculto, daños por insectos, rancidez que las cámaras RGB pasan por alto
• Eliminación superior de fragmentos de conchas y residuos de picaduras con mayor precisión
• Mejor reconocimiento de plásticos, piedras, vidrio y metal, incluso si el color coincide con el de las nueces.
• Detección mejorada de moho y aflatoxinas en etapa inicial invisibles para las cámaras RGB
• Mayor rendimiento y eficiencia con mínima intervención humana
• Los algoritmos de autoaprendizaje mejoran la precisión con el tiempo con más datos

Presupuesto