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Separatore di qualità AI Cloud multifunzionale della serie M per la rimozione delle impurità e il calibraggio integrati

Il separatore AI per tè della serie M, basato sul modello multimodale di intelligenza artificiale e sull’architettura PLOV 3.0, integra la modellazione intelligente con un design fisico ottimizzato per rimuovere in modo completo le impurità leggere — capelli, plastica, piume, insetti, fili — dal tè, dal caffè, dai rimedi erboristici cinesi (TCM) e dalle noci, risolvendo una sfida industriale di lunga data.

DESCRIZIONE

L'Agente Super Intelligente AI per la selezione di qualità integrata con rimozione multifunzionale delle impurità e classificazione della serie M per il tè, basato sul modello multimodale di grandi dimensioni per la selezione intelligente della qualità e sull’innovativa architettura di design industriale PLOV 3.0, è stato sviluppato partendo dalle caratteristiche fisiche delle impurità leggere. Integrando la modellazione AI con un design strutturale fisico ottimizzato, risolve perfettamente la sfida industriale da tempo irrisolta di rimuovere completamente le impurità leggere da materiali quali tè, caffè, erbe medicinali cinesi e frutta a guscio, inclusi capelli, frammenti di sacchi intrecciati, piume, scarti di plastica, insetti, fili e altre impurità leggere.

Vantaggio

1. La tecnologia AI Ultra-Macro Dual-View prevede una fotocamera dual-view affiancata su singolo canale. Sfruttando l’imaging ad ultra-alta risoluzione tramite obiettivi teleobiettivo, raggiunge livelli di precisione in grado di identificare chiaramente dettagli finissimi, come i singoli capelli umani.

2. È applicabile a materiali quali tè, frutta e verdura disidratate, noci, erbe medicinali cinesi tradizionali, peperoncini e prodotti liofilizzati, consentendo una selezione e classificazione precisa in base a colore, forma e dimensione per soddisfare le esigenze personalizzate dei clienti.

3. Progettato specificamente per impurità leggere, rimuove con precisione centinaia di tipologie di corpi estranei leggeri e minuti — tra cui capelli, nastri tessili sottili, setole di scopa, piume e piccoli insetti. Con un tasso di rimozione delle impurità superiore al 99,9 %, previene efficacemente reclami da parte dei clienti e resi dei prodotti.

4. Minori perdite elettriche, minore percentuale di rottura e di trascinamento, abbinati a una capacità di produzione leader nel settore.

Parametri del prodotto
Modello Portata (t/h) Potenza della macchina principale (kW) (con rapporto di impurità pari al 2%) Alimentazione elettrica Dimensioni
(con filtro)
L*W*H(mm)
Peso (kg)
M4 ≤250 3 380V/50Hz 3420*1900*2500 Basato sulla pesatura effettiva in produzione
M8 ≤500 4 380V/50Hz 3420*2500*2510 1310
M12 ≤750 5.2 380V/50Hz 3420*3200*2500 1700
M12S ≤750 10.8 380V/50Hz 5900*3200*3330 Basato sulla pesatura effettiva in produzione
Tecnologie di base

imgi_5_image.jpgModello di grandi dimensioni per la selezione della qualità basato sull'intelligenza artificiale multimodale

Il modello di grandi dimensioni per la selezione della qualità basato sull'intelligenza artificiale multimodale ANYSORT sfrutta una potente capacità di calcolo per consentire una configurazione più rapida dei modelli di selezione, una discriminazione più accurata, un addestramento e un deployment più veloci dei modelli e un'analisi automatizzata avanzata dei dati.

imgi_6_image.jpgPiattaforma PLOV 3.0

La struttura intelligente di distribuzione uniforme per la classificazione è stata innovativamente aggiornata alla versione PLOV 3.0, garantendo che i materiali siano sempre distribuiti in modo omogeneo e senza sovrapposizioni durante i processi di classificazione ad alta velocità e ad alto rendimento.

imgi_7_image.jpgTecnologia della telecamera Hawkeye 4.0

La tecnologia AI + telecamera Hawkeye consente un'acquisizione dinamica ad alta velocità più chiara, con un'identificazione più precisa e intelligente.

imgi_8_image.jpgTecnologia MPF di fusione multi-pixel

Distingue essenzialmente diverse sostanze in base alle caratteristiche di impronta spettrale di ciascun materiale.

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