პროდუქტები
კვების მრეწველობის რენტგენის საკვების შემოწმების ლითონის დეტექტორის მანქანა
რენტგენის აპარატის ტექნიკური სპეციფიკაცია | |
| მოდელი | |
| მგრძნობელობა | ლითონის ბურთი/ლითონის მავთული/შუშის ბურთი |
| აღმოჩენის სიგანე | 240/400/500/600 მმან მორგებული |
| აღმოჩენის სიმაღლე | 15 კგ/25 კგ/50 კგ/100 კგ |
| დატვირთვის ტევადობა | 15 კგ/25 კგ/50 კგ/100 კგ |
| ოპერაციული სისტემა | Windows |
| განგაშის მეთოდი | კონვეიერის ავტომატური გაჩერება (სტანდარტული)/უარყოფის სისტემა (არასავალდებულო) |
| დასუფთავების მეთოდი | კონვეიერის ლენტის ხელსაწყოების გარეშე მოხსნა მარტივი გაწმენდისთვის |
| კონდიციონერი | შიდა ცირკულაციის სამრეწველო კონდიციონერი, ავტომატური ტემპერატურის კონტროლი |
| პარამეტრის პარამეტრები | თვითსწავლება / ხელით რეგულირება |
| მსოფლიოში ცნობილი ბრენდების აქსესუარებიამერიკული VJ სიგნალის გენერატორი - ფინეთი; DeeTee მიმღები - Danfoss ინვერტორი, დანია - გერმანია; Bannenberg-ის სამრეწველო კონდიციონერი - Schneider Electric Components, საფრანგეთი - Interoll Electric Roller Conveyor System, აშშ - Advantech Industrial ComputerIEI Touch Screen, ტაივანი | |
რენტგენის ლითონის დეტექტორის უპირატესობები: რენტგენის შემოწმების სისტემა ნაყარი, დაუფასოებელი და თავისუფლად მდინარის საკვები პროდუქტებისთვის. მოიცავს ხორცს, ფრინველს, მზა საკვებს, გაყინულ პროდუქტებს, თხილს, კენკრას, ჩირს, ოსპს, მარცვლეულს და ბოსტნეულს, სანამ ისინი შეფუთული იქნება ან გამოყენებული იქნება მზა პროდუქტებში ინგრედიენტებად.
რენტგენის საკვების შემოწმების სისტემა:რენტგენი გთავაზობთ ინდუსტრიის წამყვან აღმოჩენის დონეებს ფხვიერი პროდუქტებისთვის უცხო სხეულების დამაბინძურებლების ფართო სპექტრზე, მათ შორის შავი, ფერადი და უჟანგავი ლითონების, ქვის, კერამიკის, მინის, ძვლისა და მკვრივი პლასტმასისთვის, მათი ფორმის, ზომისა თუ პროდუქტში მდებარეობის მიუხედავად.
აპლიკაცია
ფართო სპექტრის გამოყენება:მისი გამოყენება შესაძლებელია კვების, ქიმიური, სამრეწველო და სხვა სფეროებში,
დეტალური სურათები
მანქანის მახასიათებლები:მას აქვს ისეთივე მაღალი აღმოჩენის სიზუსტე, როგორც საერთაშორისო ბრენდებს და ოპერატორს მისი მარტივად დაყენება შეუძლია.
(1) რამდენადაც რთული არ უნდა იყოს პროდუქტი, მისი დაყენება ასევე შესაძლებელია ავტომატური სწავლების პროცესის მეშვეობით, ტექნიკოსების მონაწილეობის გარეშე.
(2) შანანის ალგორითმული პლატფორმა იყენებს დინამიური მახასიათებლების ამოცნობის მეთოდს, რათა ავტომატურად შეარჩიოს ალგორითმის საუკეთესო პარამეტრები და მიაღწიოს ყველაზე მაღალ მგრძნობელობას.
(3) თვითსწავლების პროცესს მხოლოდ 10 სურათამდე სჭირდება, ხოლო ალგორითმის მოდელის ტრენინგის დასრულება შესაძლებელია 20 წამამდე ლოდინის შემდეგ.
(1) რამდენადაც რთული არ უნდა იყოს პროდუქტი, მისი დაყენება ასევე შესაძლებელია ავტომატური სწავლების პროცესის მეშვეობით, ტექნიკოსების მონაწილეობის გარეშე.
(2) შანანის ალგორითმული პლატფორმა იყენებს დინამიური მახასიათებლების ამოცნობის მეთოდს, რათა ავტომატურად შეარჩიოს ალგორითმის საუკეთესო პარამეტრები და მიაღწიოს ყველაზე მაღალ მგრძნობელობას.
(3) თვითსწავლების პროცესს მხოლოდ 10 სურათამდე სჭირდება, ხოლო ალგორითმის მოდელის ტრენინგის დასრულება შესაძლებელია 20 წამამდე ლოდინის შემდეგ.
