หมวดหมู่ทั้งหมด
เครื่องคัดแยกคุณภาพแบรนด์ Tea Cloud
หน้าแรก > ศูนย์สินค้า>เครื่องคัดแยกคุณภาพแบบ AI Chute>เครื่องคัดแยกคุณภาพชาแบบ Tea Cloud

เครื่องคัดแยกคุณภาพชาขั้นสูงที่ใช้เทคโนโลยีอินฟราเรดแบบปัญญาประดิษฐ์บนระบบคลาวด์ รุ่น DFR PRO

DF PRO ผสานรวมเทคโนโลยีการคัดแยกแบบอินฟราเรดและแบบมาตรฐาน เพื่อกำจัดสิ่งสกปรกในชาอย่างแม่นยำ

เทคโนโลยีการคัดแยกแบบคู่
ตรวจจับสิ่งสกปรกทั้งที่มองเห็นได้และซ่อนเร้นได้ด้วยระบบคัดแยกแบบอินฟราเรดและแบบมาตรฐาน

ระบบคัดแยกอัจฉริยะแบบครบวงจร
การคัดแยกตามสี รูปร่าง และวัสดุ ผสานรวมไว้ในระบบเดียว

การรับประกันคุณภาพระดับพรีเมียม
รับประกันคุณภาพที่สม่ำเสมอสำหรับกระบวนการผลิตชาคุณภาพสูง

คำอธิบาย

DF PRO ซีรีส์อินฟราเรดระดับพรีเมียมสำหรับการคัดแยกคุณภาพชาโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ (AI Super Agent) นี้มาพร้อมระบบที่ผสานรวมกันสองระบบในตัว ได้แก่ ระบบอินฟราเรดและระบบคัดแยกแบบมาตรฐาน ซึ่งรวมการคัดแยกตามสี รูปร่าง วัสดุ และการกำจัดสิ่งเจือปนไว้ในโซลูชันการคัดแยกแบบครบวงจรเดียว มันสามารถกำจัดสิ่งเจือปนที่ไม่ใช่ชาได้อย่างแม่นยำ รวมถึงหิน แมลง พลาสติก แก้ว ก้อนดิน ของเสียจากสัตว์ รวมทั้งวัตถุแปลกปลอมที่มีสีเข้มหรือมีสีใกล้เคียงกับชา ด้วยคุณสมบัติที่จำเป็นอย่างยิ่งนี้ เครื่องจักรจึงสนับสนุนกระบวนการกำจัดสิ่งเจือปนแบบอุตสาหกรรมและเป็นไปตามมาตรฐานสำหรับชาคุณภาพสูง วัตถุดิบสำหรับเครื่องดื่มชาชนิดใหม่ และผลิตภัณฑ์อาหารที่มีส่วนผสมของชา

ข้อได้เปรียบ

1. เครื่องคัดแยกคุณภาพชาแบบอินฟราเรดระดับพรีเมียม ผสานการคัดแยกตามสี การคัดแยกตามรูปร่าง และการกำจัดสิ่งเจือปนไว้ในระบบเดียวกัน ซึ่งเป็นโซลูชันการคัดแยกแบบครบวงจร
2. ความแม่นยำในการคัดแยกและอัตราการผ่านวัสดุสูงกว่าค่าเฉลี่ยของอุตสาหกรรมถึง 20%
3. ทำให้ใบชาหักน้อย ลดการพ่วงพา (carryover) ได้ต่ำ และสามารถกำจัดสิ่งเจือปนออกได้หมดจดในครั้งเดียว
4. สามารถระบุตำแหน่งสิ่งเจือปนทั้งที่มีสีอ่อนและสีเข้มได้อย่างแม่นยำ แก้ไขปัญหาหลักของอุตสาหกรรมได้อย่างมีประสิทธิภาพ และถือเป็นอุปกรณ์ที่จำเป็นสำหรับกระบวนการผลิตชาเพื่อการบริโภค

พารามิเตอร์สินค้า
รุ่น อัตราการผ่านวัสดุ (ตัน/ชั่วโมง) กำลังไฟของเครื่องหลัก (กิโลวัตต์) (เมื่อสัดส่วนสิ่งเจือปนอยู่ที่ 2%) แหล่งจ่ายไฟ ขนาด
(พร้อมตัวกรอง)
กว้าง*ยาว*สูง(มม.)
น้ำหนัก (กิโลกรัม)
DF36RL PRO ≤1400 5.5 380V/50HZ 3520*2800*3920 3450
เทคโนโลยีหลัก
Multimodal AI Quality Sorting Large Model

โมเดลขนาดใหญ่สำหรับการคัดแยกคุณภาพโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์แบบหลายโหมด (Multimodal AI Quality Sorting Large Model)

โมเดล AI สำหรับการคัดแยกคุณภาพแบบมัลติโมดัล ANYSORT ใช้พลังการประมวลผลอันทรงพลังเพื่อให้สามารถตั้งค่าโมเดลการคัดแยกได้รวดเร็วยิ่งขึ้น แยกแยะได้แม่นยำยิ่งขึ้น ฝึกและปรับใช้โมเดลได้เร็วขึ้น รวมทั้งวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติในระดับสูง

PLOV Platform 3.0

แพลตฟอร์ม PLOV เวอร์ชัน 3.0

โครงสร้างการคัดแยกแบบกระจายสม่ำเสมออัจฉริยะได้รับการอัปเกรดอย่างสร้างสรรค์สู่เวอร์ชัน PLOV 3.0 เพื่อให้มั่นใจว่าวัสดุจะถูกกระจายอย่างสม่ำเสมอโดยไม่ทับซ้อนกันตลอดกระบวนการคัดแยกความเร็วสูงและกำลังการผลิตสูง

Hawkeye Camera Technology 4.0

เทคโนโลยีกล้อง Hawkeye เวอร์ชัน 4.0

เทคโนโลยีกล้อง Hawkeye ผสานกับ AI ทำให้สามารถบันทึกภาพแบบไดนามิกความเร็วสูงได้อย่างชัดเจนยิ่งขึ้น พร้อมการระบุวัตถุที่แม่นยำและชาญฉลาดยิ่งขึ้น

MPF Multi-Pixel Fusion Technology

เทคโนโลยีการผสานพิกเซลแบบหลายพิกเซล (MPF)

เทคโนโลยีนี้แยกแยะสารต่าง ๆ ออกจากรายการตามลักษณะเฉพาะของลายเซ็นสเปกตรัม (spectral fingerprint) ของแต่ละวัสดุ

MPF Multi-Pixel Fusion Technology

เทคโนโลยีการฟอกอากาศแบบอิสระ

ระบบควบคุมอัตโนมัติอัจฉริยะรับประกันความแม่นยำและประสิทธิภาพในการแยกประเภท ซึ่งไม่ได้รับผลกระทบจากฝุ่นหรือปัจจัยรบกวนอื่นๆ แม้ในสภาวะการทำงานที่ซับซ้อน

MPF Multi-Pixel Fusion Technology

แพลตฟอร์มซอมเมอร์เซิลคลาวด์

ศูนย์กลางแบบบูรณาการของระบบ AI super agent ที่เชื่อมต่อกันอย่างสมบูรณ์ ทำให้สามารถควบคุมอุปกรณ์บนสายการผลิตอย่างชาญฉลาด สร้างระบบควบคุมแบบปิด (closed-loop control system) สำหรับสายการผลิต และเชื่อมโยงกระบวนการต่าง ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพื่อนำพาอุตสาหกรรมสู่ยุคโรงงานอัจฉริยะแบบไร้คนขับเวอร์ชัน 3.0

ขอใบเสนอราคาฟรี

ตัวแทนของเราจะติดต่อท่านโดยเร็ว
สินค้าที่ต้องการ
ชื่อ-นามสกุล
อีเมล
วอตส์แอป
ข้อความ
0/1000

ขอใบเสนอราคาฟรี

ตัวแทนของเราจะติดต่อท่านโดยเร็ว
สินค้าที่ต้องการ
ชื่อ-นามสกุล
อีเมล
วอตส์แอป
ข้อความ
0/1000

ขอใบเสนอราคาฟรี

ตัวแทนของเราจะติดต่อท่านโดยเร็ว
สินค้าที่ต้องการ
ชื่อ-นามสกุล
อีเมล
วอตส์แอป
ข้อความ
0/1000

Copyright © 2026 Anhui Jiexun Optoelectronic Technology Co., Ltd. All rights reserved.  -  นโยบายความเป็นส่วนตัว