Máquina de procesamiento de nueces de cinturón de 1200 mm Máquina de clasificación de anacardos de 220 V

• Solución de clasificación personalizada para procesadores de frutos secos de primera calidad
• Sistema de clasificación compacto de una sola correa diseñado para una instalación rápida y una fácil integración en la línea de producción
• El alimentador vibratorio de alta capacidad esparce las nueces en una sola capa uniforme, lo que reduce significativamente la superposición
• El gabinete sellado de escaneo y control proporciona protección contra el polvo de alta calidad para un funcionamiento confiable a largo plazo.
• La construcción completa de acero inoxidable apto para uso alimentario con diseño de correa de cambio rápido facilita la limpieza y el mantenimiento diarios y cumple con estrictos estándares de higiene y seguridad alimentaria.
• El sistema de control de polvo integrado y probado en el campo garantiza la estabilidad operativa y un rendimiento constante, lo que reduce en gran medida el riesgo de tiempo de inactividad.
• Las opciones de ancho de banda modular (400/800/1200 mm) ofrecen flexibilidad para adaptarse a diferentes capacidades de producción

• Sistema de cámara de infrarrojos de onda corta (SWIR) de arseniuro de indio y galio de doble banda (InGaAs)
• Algoritmos patentados de aprendizaje profundo de IA que optimizan continuamente el reconocimiento de defectos con nuevos datos de muestra
• Sistema de cámara RGB de alta resolución
• Sistema de iluminación halógena refrigerado por aire altamente estable
• Sistema de iluminación LED de alto brillo

Ofrece inspección de ultra alta precisión para el procesamiento de nueces de primera calidad
Capaz de identificar con precisión defectos en múltiples dimensiones, incluido el color, la forma, la textura, la composición química y el contenido de humedad. En comparación con la clasificación tradicional de luz visible RGB, las principales ventajas son las siguientes:

• Trasciende la inspección a nivel de superficie: Identifica con precisión defectos internos como moho oculto, daños por insectos y rancidez que las cámaras RGB no detectan
• Eliminación más precisa de materiales extraños: Elimina eficazmente fragmentos de cáscara y residuos de pepitas. Identifica de manera confiable materiales extraños como plástico, piedras, vidrio y metal, incluso cuando su color coincide con el de las tuercas.
• Detección superior de defectos en etapa temprana: Detecta la contaminación por moho y aflatoxinas en etapa temprana, indetectable mediante sistemas basados ​​en RGB
• Mayor rendimiento y eficiencia: Admite una mayor capacidad de procesamiento al tiempo que reduce significativamente la intervención manual
• Evolución del algoritmo de autoaprendizaje: La precisión de la detección mejora continuamente a medida que el algoritmo de autoaprendizaje acumula más datos