Produk
Mesin Detektor Logam Inspeksi Makanan Sinar-X Industri Makanan
Spesifikasi Teknis untuk Mesin Sinar-X | |
| Model | |
| Kepekaan | Bola Logam/ Kawat Logam / Bola Kaca |
| Lebar deteksi | 240/400/500/600 mmAtau Disesuaikan |
| Tinggi deteksi | 15kg/25kg/50kg/100kg |
| Kapasitas muat | 15kg/25kg/50kg/100kg |
| Sistem Operasi | Windows |
| Metode Alarm | Penghentian Otomatis Konveyor (Standar)/Sistem Penolakan (Opsional) |
| Metode Pembersihan | Pelepasan Sabuk Konveyor Tanpa Alat untuk Pembersihan yang Mudah |
| AC | Pendingin Udara Industri Sirkulasi Internal, Kontrol Suhu Otomatis |
| Pengaturan Parameter | Pembelajaran Mandiri / Penyesuaian Manual |
| Aksesoris merek terkenal duniaGenerator sinyal VJ Amerika - Penerima DeeTee Finlandia - Inverter Danfoss, Denmark - Pendingin udara industri Bannenberg Jerman - Komponen Schneider Electric, Prancis – Sistem Konveyor Rol Listrik Interoll, AS - Komputer Industri Advantech Layar Sentuh IEI, Taiwan | |
Detektor Logam Sinar-XKeuntungan: Sistem inspeksi sinar-X untuk produk makanan curah, lepas, tanpa kemasan, dan mudah mengalir. Termasuk daging, unggas, makanan siap saji, produk beku, kacang-kacangan, beri, buah kering, lentil, sereal, dan sayuran sebelum dikemas atau digunakan sebagai bahan dalam produk jadi.
Sistem Inspeksi Makanan Sinar-X:Sinar-X menawarkan tingkat deteksi terdepan di industri untuk produk lepas pada berbagai macam kontaminan benda asing, termasuk logam besi, non-besi dan baja tahan karat, batu, keramik, kaca, tulang, dan plastik padat, terlepas dari bentuk, ukuran, atau lokasinya di dalam produk.
Aplikasi
Beragam Aplikasi:Ini dapat digunakan untuk industri makanan, kimia, dan industri lainnya.
Gambar Detail
Fitur Mesin:Alat ini memiliki akurasi deteksi tinggi yang sama dengan merek internasional dan dapat diatur dengan mudah oleh operator.
(1) Tidak peduli seberapa kompleks produknya, produk tersebut juga dapat diatur melalui proses pembelajaran otomatis tanpa partisipasi teknisi.
(2) Platform algoritma Shanan mengadopsi metode pengenalan fitur dinamis untuk secara otomatis memilih parameter algoritma terbaik dan memperoleh sensitivitas tertinggi.
(3) Proses pembelajaran mandiri hanya membutuhkan hingga 10 gambar, dan pelatihan model algoritma dapat diselesaikan setelah menunggu hingga 20 detik.
(1) Tidak peduli seberapa kompleks produknya, produk tersebut juga dapat diatur melalui proses pembelajaran otomatis tanpa partisipasi teknisi.
(2) Platform algoritma Shanan mengadopsi metode pengenalan fitur dinamis untuk secara otomatis memilih parameter algoritma terbaik dan memperoleh sensitivitas tertinggi.
(3) Proses pembelajaran mandiri hanya membutuhkan hingga 10 gambar, dan pelatihan model algoritma dapat diselesaikan setelah menunggu hingga 20 detik.
