Algoritmos de aprendizagem profundos infravermelhos vegetais desidratados do AI da máquina de classificação

Esteira rolante vegetal desidratada alta de aprendizagem profunda do controle de computador do rendimento dos algoritmos do AI que classifica o robô

ESTEIRA ROLANTE VEGETAL DESIDRATADA QUE CLASSIFICA O ROBÔ

Categoria: Vegetais desidratados

Parâmetros

parâmetros do produto de 2,1 séries

Nota: Há umas diferenças na taxa do rendimento e da purificação de materiais diferentes.

Características técnicas

1. Para materiais quebrados incompletos, a câmera infravermelha multi-espectral da duplo-vista pode ser selecionada realizar detecção frente e verso.

2. O algoritmo da seleção de cor e da seleção da forma combinado com o “bullseye” posicionamento e eliminação, a taxa da seleção e relação para viagem está conduzindo na indústria.

3. O material de aço inoxidável do produto comestível 304, a máquina inteira é impermeável e oxidação-prova.

Tecnologias chaves

1. Sistema de identificação claro super.

A máquina adota o ultra claro e os 150 milhão sensores colorido da imagem do CCD do pixel importados de Japão, a precisão mínima do reconhecimento são 0.004mm2, podem identificar pontos extremamente minúsculos, pontos, defeitos.

2, sistema de controlo da fonte luminosa.

O equipamento vem com um sistema de iluminação dedissipação da fonte luminosa do diodo emissor de luz, que tenha o consumo e a longa vida de baixa energia; O brilho da fonte luminosa pode ser ajustado de acordo com a condição material e necessidades da classificação, melhorar o espaço de aplicação, e extremamente melhorar a precisão da classificação do material.

Serviço pós-venda:

Forneça nossos clientes um serviço da elevação de software livre da vida.

Manutenção livre.

Embalagem e transporte:

Prazo de entrega: 15-30 dias de trabalho após o recibo do depósito.

Qualidade: A qualidade dos bens é padrão da fábrica.

Embalagem: Embalagem padrão da caixa da madeira compensada da exportação da fábrica, apropriada para a expedição do recipiente.