履帶式慢速色選機
產品詳情
針對脫水蔬菜、易碎果仁(如核桃仁、巴旦木仁、腰果仁、松子仁等)、膨化食品等物料的分選。
配備高清晰度5400像素全彩色傳感器,高清晰度抓拍功能,還原物料真實色澤,照片可8倍放大顯像,高速線性掃描速度,提升細微瑕疵的識別能力。
智能復式易選算法系統提升并行分析處理能力,易鍵式創建選別模式,并可實現多種顏色獨立分選、正選、反選、復式選等,持久穩定,選別效果更加突出。高亮度LED冷光源,無影照明,照明環境穩定而耐用。
穩定的傳動系統,方便皮帶更換,對易破易碎物料有很好的防護,對灰塵較大的場合實用性好。
堅果,是閉果的一個分類,果皮堅硬,內含1粒或者多粒種子。如板栗,杏仁、腰果、榛子、核桃、松子等的果實。市場上出現大量各色各異的品種堅果,其富含有人體所需的卡路里,還能滿足人們日常零食口感的食品。
有時候我們在吃堅果零食時候,不小心嘗到一個壞果仁是不是偶有發生的概率。一大袋子的堅果出現一兩個壞果也能接受范疇,但有些30%以上是壞果仁就讓人很氣憤了。
其實這類壞果仁占比多的廠家是他們產量高又覺得人工挑選繁雜還挑不干凈,又不愿意上一臺堅果色選機造成的。剛開始產量小都是用人工來挑選打包發貨,因為日均挑選處理量小,人工和成本也合算能忙的過來。但隨著日銷量變大,多請工人成本又不劃算,這造成一系列壞果仁打包發貨出去,自然而然的生意越來越難做。后來一些生產廠家進了堅果色選機,生意就變得越來越好,做出了堅果品牌口碑,我堅信大家都知道三只松鼠吧。
堅果色選機是根據物料光學特性的差異,利用光電探測技術,將堅果壞的物料和成色好的堅果自動分揀出來的設備。目前堅果色選機被用于散體堅果品質檢測和分級領域。
堅果從頂端的料倉進到設備,根據震動器設備的震動,堅果沿安全通道下降,加快降落進到選別觀查區,并從控制器和背景墻間越過。在燈度源的功效下,依據光知的高低及色調轉變,使系統軟件造成輸出數據信號驅動器繼電器工作中吹出來異色堅果吹至接料倉的廢棄物腔內,而好的堅果再次降落至接料倉制成品腔內,進而做到選其他目地。
科力達深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領域中一個新的研究方向,它被引入機器學習使其更接近于初的目標—AI人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次,在學習過程中獲取圖像特征等信息,深度學習是一個復雜的機器學習算法,它的終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力,能夠識別各種物料的千萬種特征數據。 深度學習在搜索技術,數據挖掘,機器學習,多媒體學習和個性化技術,以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿人類思考等活動,解決了很多復雜的模式識別難題,使得AI人工智能相關技術取得了很大進步。
1.系統采用分布式,系統融入我們的智能PCB上,不需要龐大的機械結構
2.擁有自主知識產權使用的是自己研發的AI識別技術軟件
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