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Clasificador de Calidad con Detección por Rayos X de Materias Extrañas y Defectos mediante IA
El clasificador de rayos X con IA, impulsado por el modelo masivo de datos de clasificación de calidad con IA, permite la detección multidimensional del color, la forma, el tamaño, la densidad y el material. Identifica defectos internos en las nueces (infestación, huecas, arrugadas, grasientas, mohosas) y elimina impurezas extrañas de alta densidad (metales, piedras, vidrio, cerámica, caucho), con inspección penetrante de productos envasados o descascarillados para garantizar la seguridad alimentaria como punto final de control en la producción.
DESCRIPCIÓN
Máquina de clasificación por calidad mediante rayos X con detección de materias extrañas y defectos basada en inteligencia artificial, impulsada por el modelo masivo de datos de clasificación por calidad AI. Permite una detección multidimensional basada en color, forma, tamaño, densidad y propiedades del material. Clasifica eficazmente los defectos internos en materiales de frutos secos, como infestación interna, almendras huecas, frutos arrugados, almendras grasientas y moho. Asimismo, detecta y elimina con precisión impurezas extrañas de alta densidad mezcladas en las materias primas, incluidos metales, piedras, vidrio, cerámica y caucho. Cuenta con una capacidad de identificación penetrante para productos envasados y descascarillados, inspeccionando la integridad de los productos alimentarios para detectar piezas faltantes o materias extrañas. Como punto de control final en la línea de producción, garantiza la seguridad alimentaria y reduce la tasa de no conformidades.
Ventaja
1. Capaz de detectar cuerpos extraños en paquetes grandes de 25 kg, identificando eficazmente impurezas de alta densidad, como metales, vidrio, piedra y caucho, dentro de los productos. También admite una detección integral de materiales faltantes, medición de peso y anomalías.
2. Utiliza una fuente de radiación con ventana de berilio de avanzada tecnología internacional, logrando una precisión de reconocimiento de hasta 0,05 mm para imágenes más nítidas, lo que permite detectar fácilmente cuerpos extraños invisibles a simple vista.
3. La plataforma tecnológica de estructura física PLOV satisface simultáneamente múltiples necesidades de detección, incluidas las impurezas externas y los defectos internos.
4. Alto rendimiento, baja pérdida.
Parámetros del producto
| Modelo | Sensibilidad de detección para bola de SUS304 / mm | Sensibilidad de detección para alambre de SUS304 / mm | Dosis de fuga de rayos X | Potencia de la máquina principal (kW) (relación de impurezas del 10 %) | Fuente de alimentación |
Dimensiones (con filtro) L*AN*AL (MM) |
Peso (kg) | Consumo de aire (m³/min) |
| RX64 PRO | ≥φ0,3 | ≥φ0,2×2 | ≤1μSv/h | 2.45 | 380V/50Hz | 3800*1200*2040 | Basado en el peso real de la producción | <0.6 |
| RX96 PRO | ≥φ0,3 | ≥φ0,2×2 | ≤1μSv/h | 3.0 | 380V/50Hz | 3860*1410*2360 | 950 | <0.8 |
| RX96D | ≥φ0,3 | ≥φ0,2×2 | ≤1μSv/h | 2.3 | 380V/50Hz | 2755*1355*1850 | 700 | <0.2 |
Tecnologías básicas
Modelo grande de clasificación de calidad con IA multimodal
El modelo grande de clasificación de calidad con IA multimodal ANYSORT aprovecha una potente capacidad de procesamiento para lograr una configuración más rápida del modelo de clasificación, una discriminación más precisa, un entrenamiento y despliegue más ágiles del modelo, y un análisis automatizado avanzado de datos.
Plataforma PLOV 3.0
La estructura inteligente de clasificación con distribución uniforme se ha actualizado innovadoramente a PLOV 3.0, garantizando que los materiales siempre se distribuyan de forma homogénea y sin solapamientos durante los procesos de clasificación a alta velocidad y alto rendimiento.
Tecnología de cámara Hawkeye 4.0
La tecnología de cámara AI + Hawkeye permite una captura dinámica a alta velocidad más nítida, con una identificación más precisa e inteligente.
Tecnología de fusión multi-píxel MPF
Distingue esencialmente distintas sustancias en función de las características únicas de la huella espectral de cada material.