Производи
Машина за детекцију метала у рендгенској инспекцији хране у прехрамбеној индустрији
Техничке спецификације за рендген апарат | |
| Модел | |
| Осетљивост | Метална кугла / Метална жица / Стаклена кугла |
| Ширина детекције | 240/400/500/600 ммИли прилагођено |
| Висина детекције | 15кг/25кг/50кг/100кг |
| Носивост | 15кг/25кг/50кг/100кг |
| Оперативни систем | Прозори |
| Метод аларма | Аутоматско заустављање транспортера (стандардно)/Систем за одбацивање (опционо) |
| Метод чишћења | Уклањање транспортне траке без алата за лако чишћење |
| Климатизација | Индустријски клима уређај са унутрашњом циркулацијом, аутоматска контрола температуре |
| Подешавања параметара | Самостално учење / Ручно подешавање |
| Светски познати брендови додатне опремеАмерички VJ генератор сигнала - Финска DeeTee пријемник - Danfoss инвертор, Данска - Немачка Bannenberg индустријски клима уређај - Schneider Electric Components, Француска – Interoll Electric Roller Conveyor System, САД - Advantech Industrial ComputerIEI Touch Screen, Тајван | |
Предности рендгенског детектора метала: Рендгенски систем за инспекцију расутих, неупакованих и слободно текућих прехрамбених производа, укључујући месо, живину, готову храну, смрзнуте производе, орашасте плодове, бобичасто воће, сушено воће, сочиво, житарице и поврће пре него што се пакују или користе као састојци у готовим производима.
Рендгенски систем за инспекцију хране:Рендген нуди водеће нивое детекције у индустрији за растресите производе на широком спектру страних тела која загађују, укључујући црне, обојене и нерђајуће метале, камен, керамику, стакло, кости и густу пластику, без обзира на њихов облик, величину или локацију унутар производа.
Примена
Широк спектар примене:Може се користити за прехрамбену, хемијску, индустрију,
Детаљне слике
Карактеристике машине:Има исту високу тачност детекције као и међународни брендови и оператер га може лако подесити.
(1) Без обзира колико је производ сложен, може се подесити и путем аутоматског процеса учења без учешћа техничара.
(2) Шенанова алгоритамска платформа усваја метод динамичког препознавања карактеристика како би аутоматски одабрала најбоље параметре алгоритма и постигла највећу осетљивост.
(3) Процесу самосталног учења је потребно само до 10 слика, а обука алгоритамског модела може се завршити након чекања до 20 секунди.
(1) Без обзира колико је производ сложен, може се подесити и путем аутоматског процеса учења без учешћа техничара.
(2) Шенанова алгоритамска платформа усваја метод динамичког препознавања карактеристика како би аутоматски одабрала најбоље параметре алгоритма и постигла највећу осетљивост.
(3) Процесу самосталног учења је потребно само до 10 слика, а обука алгоритамског модела може се завршити након чекања до 20 секунди.
