Produkty
Maszyna do wykrywania metali do kontroli żywności metodą rentgenowską w przemyśle spożywczym
Specyfikacja techniczna aparatu rentgenowskiego | |
| Model | |
| Wrażliwość | Metalowa kula/ Metalowy drut/ Szklana kula |
| Szerokość wykrywania | 240/400/500/600 mmLub dostosowane |
| Wysokość detekcji | 15 kg/25 kg/50 kg/100 kg |
| Nośność | 15 kg/25 kg/50 kg/100 kg |
| System operacyjny | Okna |
| Metoda alarmu | Automatyczne zatrzymanie przenośnika (standard)/System odrzutu (opcja) |
| Metoda czyszczenia | Beznarzędziowy demontaż taśmy przenośnika w celu łatwego czyszczenia |
| Klimatyzacja | Klimatyzator przemysłowy z obiegiem wewnętrznym, automatyczna kontrola temperatury |
| Ustawienia parametrów | Samodzielna nauka / Regulacja ręczna |
| Akcesoria znanych na całym świecie marekAmerykański generator sygnału VJ - fiński odbiornik DeeTee - falownik Danfoss, Dania - niemiecki klimatyzator przemysłowy Bannenberg - Schneider Electric Components, Francja - system przenośników rolkowych Interoll Electric, USA - ekran dotykowy Advantech Industrial ComputerIEI, Tajwan | |
Zalety detektora metali rentgenowskiego: System kontroli rentgenowskiej do luzem, nieopakowanych i sypkich produktów spożywczych, w tym mięsa, drobiu, dań gotowych, produktów mrożonych, orzechów, jagód, suszonych owoców, soczewicy, zbóż i warzyw, przed ich zapakowaniem lub wykorzystaniem jako składników gotowych produktów.
System rentgenowskiej kontroli żywności:Technologia rentgenowska zapewnia wiodące w branży poziomy wykrywania zanieczyszczeń w postaci ciał obcych w produktach sypkich, w tym metali żelaznych, nieżelaznych i nierdzewnych, kamienia, ceramiki, szkła, kości i gęstych tworzyw sztucznych, niezależnie od ich kształtu, rozmiaru lub umiejscowienia w produkcie.
Aplikacja
Szeroki zakres zastosowań:Można go stosować w przemyśle spożywczym, chemicznym i przemysłowym,
Szczegółowe obrazy
Cechy maszyny:Posiada on taką samą wysoką dokładność wykrywania jak inne marki międzynarodowe i może być z łatwością skonfigurowany przez operatora.
(1) Niezależnie od stopnia skomplikowania produktu, można go skonfigurować w ramach automatycznego procesu uczenia się bez udziału techników.
(2) Platforma algorytmiczna Shanana wykorzystuje metodę dynamicznego rozpoznawania cech w celu automatycznego wyboru najlepszych parametrów algorytmu i uzyskania najwyższej czułości.
(3) Proces samouczenia wymaga jedynie maksymalnie 10 obrazów, a szkolenie modelu algorytmu można ukończyć po odczekaniu maksymalnie 20 sekund.
(1) Niezależnie od stopnia skomplikowania produktu, można go skonfigurować w ramach automatycznego procesu uczenia się bez udziału techników.
(2) Platforma algorytmiczna Shanana wykorzystuje metodę dynamicznego rozpoznawania cech w celu automatycznego wyboru najlepszych parametrów algorytmu i uzyskania najwyższej czułości.
(3) Proces samouczenia wymaga jedynie maksymalnie 10 obrazów, a szkolenie modelu algorytmu można ukończyć po odczekaniu maksymalnie 20 sekund.
