Lugar de origen:
Porcelana
Nombre de la marca:
ZENVO
Número de modelo:
ZLD60-C4L1
Éntrenos en contacto con
| Modelo | Las cámaras | Presión del aire | Potencia (KW) | Válvula de tensión | Peso (kg) | Traslado | Dimensión (mm) |
| Se aplicará el procedimiento siguiente: | 2 | 0.6 ~ 0.8 Mpa | 2.5 | Las demás: | 470 | ≥ 30 años1 | 2952*900*1632 |
| Las condiciones de los requisitos de seguridad de los equipos de ensayo se especifican en el anexo I. | 4 | 0.6 ~ 0.8 Mpa | 3 | Las demás: | 780 | ≥ 30 años1 | 2864*1200*1632 |
| El número de unidades de producción será el siguiente: | 8 | 0.6 ~ 0.8 Mpa | 5 | Las demás: | 980 | ≥ 100:1 | 3618*1332*2495 |
| Las condiciones de las pruebas de ensayo deberán ser las siguientes: | 8 | 0.6 ~ 0.8 Mpa | 3.5 | Las demás: | 1200 | ≥ 30 años1 | 3750*1750*1950 |
| El número de unidades de producción será el siguiente: | 16 | 0.6 ~ 0.8 Mpa | 7.5 | Las demás: | 1500 | ≥ 100:1 | 3900*2205*2500 |
| Las condiciones de los requisitos de seguridad de los equipos de ensayo deberán ser las siguientes: | 12 | 0.6 ~ 0.8 Mpa | 5.5 | Las demás: | 1400 | ≥ 30 años1 | 3500*2650*2200 |
| El número de unidades de producción será el siguiente: | 24 | 0.6 ~ 0.8 Mpa | 10.9 | Las demás: | 1900 | ≥ 100:1 | 4000*2650*3200 |
Aplicación: Específicamente diseñados para la clasificación de productos con cáscara o sin cáscara, como la carne de caracoles, mariscos y otras carnes de mariscos.
Tecnología central: Utiliza el aprendizaje profundo de IA combinado con cámaras de alta resolución para distinguir productos de calidad de impurezas basadas en el color, la forma y la textura.
Funciones primarias: Elimina con eficacia los fragmentos de cáscara, materiales extraños (piedras, astillas de madera), carne deteriorada, productos de calidad inferior y otros defectos.
Adaptabilidad del material: Diseñado para materiales complejos de forma irregular, frágiles y húmedos en la superficie.garantizando así un rendimiento de identificación coherente y fiable.
Identificación de alta precisión: Equipado con algoritmos de aprendizaje profundo de IA capaces de establecer modelos de clasificación dedicados para identificar con precisión los defectos sutiles en el color, la textura y otros parámetros de calidad.
Áreas de aplicación: Ampliamente utilizado en el procesamiento de fideos de caracol, procesamiento profundo de productos acuáticos, platos preparados de mariscos y otras industrias de procesamiento de alimentos.
![]()
Envíenos su investigación directamente