| Nombre De La Marca: | PHOENIX |
| Número De Modelo: | Clasificador de color LX4-B4 |
| Cantidad Mínima De Pedido: | 1 |
| Precio: | Price Negotiable |
| Condiciones De Pago: | LC, D/A, D/P, T/T |
Modelo de cinta de una sola capa construido a medida para la clasificación de frambuesas congeladas IQF, diseñado según los más altos estándares de higiene. Impulsado por un sistema de cámara RGB de ultra alta resolución mejorado con IA, rechaza con precisión los defectos superficiales y los materiales extraños, con una precisión de clasificación mejorada continuamente a través de la iteración de aprendizaje profundo.
La clasificación de frambuesas congeladas IQF presenta desafíos únicos distintos de las bayas frescas. Las frambuesas tienen una textura suave y tricomas superficiales finos; las frutas tienden a agrietarse en condiciones de baja temperatura. La clasificación manual implica una gran intensidad de mano de obra, mientras que el contacto con los dedos causa descongelación y adherencia, lo que resulta en altas tasas de escape. La escarcha superficial y la adherencia de hielo entre frutas oscurecen defectos críticos como manchas rojo oscuro, moho, ablandamiento y colapso, que son apenas identificables por las tecnologías de visión convencionales. Además, los grumos congelados y las frutas defectuosas adheridas (por ejemplo, frutas dobles, aglomerados de fragmentos) complican aún más la clasificación. Las soluciones tradicionales muestran limitaciones claras: la clasificación manual sufre baja eficiencia y calidad inconsistente en entornos de trabajo fríos; la separación por aire y la clasificación por gravedad solo funcionan en tamaño, peso y densidad, y no pueden detectar desviaciones de color, daños superficiales, residuos de cálices o contaminantes extraños.
La serie PHOENIX LX4-B4 es un sistema de clasificación visual inteligente adaptado a medida para la clasificación de grado industrial y el control de calidad de frambuesas congeladas IQF premium, construido según especificaciones de higiene de primer nivel. Equipado con imágenes RGB de ultra alta resolución y algoritmos de IA autodesarrollados, se adapta a las propiedades físicas de las frambuesas IQF a granel. Incluso en condiciones oscurecidas por la escarcha, los modelos de aprendizaje profundo identifican de manera confiable las manchas de moho rojo oscuro específicas de la frambuesa, el ablandamiento parcial y las roturas de pulpa. El análisis de morfología, textura y características de los bordes distingue la materia extraña del mismo color, como hojas y tallos, y detecta de manera inteligente los grumos congelados y los productos defectuosos adheridos. A través de la inspección visual de alta velocidad y la expulsión precisa, el sistema clasifica eficientemente las variaciones de color, los daños superficiales, los contaminantes extraños y las bayas aglomeradas, mejorando la uniformidad y pureza de los productos terminados. Ofrece una solución más eficiente, confiable y cuantificable para el procesamiento de frambuesas congeladas IQF.
Los algoritmos de reconocimiento de defectos superficiales impulsados por IA se entrenan con conjuntos de datos de producción del mundo real a través del aprendizaje profundo para una mejora continua de la precisión de clasificación. Ayudan a los procesadores a mejorar la calidad del producto, aumentar el rendimiento y reducir los costos de mano de obra para mantener ventajas competitivas en el mercado.
| Modelo | Ancho de Cinta (mm) | Boquilla de Aire | Presión de Aire (MPa) | Consumo de Aire (m³/min) | Voltaje | Potencia (kW) | Dimensiones (mm) | Peso sin embalaje (kg) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| LX4-B4 | 1200 | 256 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220V~50/60Hz | 4.8 | 5271×2330×2077 | 1725 |
| LX4-B6 | 1800 | 384 | 0.6~0.8 | <3.6 | 220V~50/60Hz | 6.8 | 4547×2964×2100 | 1425 |
Inspección visual de ultra alta precisión para múltiples defectos en frambuesas congeladas IQF basada en características superficiales: