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Das Röntgen-basierte intelligente Defekterkennungssystem nutzt führende Künstliche-Intelligenz-Technologie, den AI-XSP-Bildverarbeitungsalgorithmus, um eine hochpräzise und stark anpassungsfähige Erkennung von Fremdkörpern und Defekten durchzuführen und somit effektive technische Unterstützung für die Verbesserung der Produktionsqualität und -effizienz in Unternehmen bereitzustellen.
1. AI-basierter intelligenter Defekterkennungsalgorithmus; Mit Software-Self-Learning-Funktion und exzellenter Erkennungsgenauigkeit
2. Es kann kleine Fremdkörper wie Metall, Glas, Steine, Knochen usw. unterstützen, mit hoher Anwendbarkeit und Präzision bei der Erkennung
3. Unterstützt mehrere Defekterkennungsverfahren, wie Spalten, fehlende/abgerissene Ecken und Überlappungen, mit hoher Genauigkeit
4. Offene Kalibriertools, erweitern Erkennungsanwendungen und ermöglichen es leicht, eigene Algorithmen zu entwickeln
5. Stabile Förderstruktur, flexibles Design und einfache Integration in bestehende Fertigungslinien;
6. Es sind mehrere Modelle verfügbar, die das Verpacken von Produkten, das Testen von Schüttgütern usw. unterstützen; Es können verschiedene Arten von Ausschussarten hinzugefügt werden.
Funktionen
1. Guter intelligenter Erkennungseffekt
Das Röntgen-intelligente Mangel-Erkennungssystem wird weitgehend bei der Erkennung von Fremdkörpern in verpackten Saatprodukten, Süßigkeiten, tiefgekühlten Lebensmitteln, Snacks, Milchprodukten, Backwaren, Frucht- und Gemüseprodukten sowie Aquakulturprodukten eingesetzt. Es erkennt effizient bösartige Fremdkörper wie Metalle, Glas und Steine, die sich in Lebensmitteln und Medikamenten befinden. Der Ultra-Hochauflösungs-Sensor ist mit einer KI-Modellierungsmethode ausgestattet, wodurch eine starke Anpassungsfähigkeit gewährleistet wird und Hintergrundstörungen effektiv eliminiert werden, sodass selbst extrem kleine Fremdkörper keinen Platz zum Verstecken haben. Das Gerät kann außerdem die parallele Erkennung von Produktmängeln ermöglichen.
2. Erweiterbare Prüftypen
Das Röntgen-basierte intelligente Defekt-Erkennungssystem entfernt nicht nur effizient und genau gängige metallene Fremdkörper, sondern unterstützt auch AI-Offen-Plattformen, offene Kalibrierungstools und ist für die Unternehmensproduktion von Waren wirksam. Trainiere Algorithmenmodelle, erweitere die Erkennungsarten und erreiche dann die intelligente Erkennung spezifischer Fremdstoffe, entferne problematische Produkte und verhindere, dass sie auf den Markt gelangen.
3. Geräteparameter sind fehlerfrei im Debugging
Das Röntgen-basierte intelligente Defekt-Erkennungssystem hat eine exzellente Qualität, das nicht nur einfach zu installieren und haltbar ist, sondern auch benutzerfreundlich in der Softwareoperation und bei der geleiteten Konfiguration. Es ist einfach zu bedienen und kann innerhalb weniger Minuten eingesetzt werden, bietet mehr Unterstützung bei der Parametranpassung und ist für verschiedene komplexe Produktionsumgebungen geeignet.
Spezifikation: XS-4016
Artikel | Parameter | |
Struktur | Tunnelbreite | 400mm |
Tunnelhöhe | 160mm | |
Gesamtgröße der Maschine | 2009(H)*1094(L)*902(B), 380Kg | |
Rahmenmaterial | SUS304 | |
Fördern | Bandschicht | Lebensmittelgradiges PU |
Gürtelbreite | 440mm | |
Höhe vom Band bis zum Boden | 800±50mm | |
Transportspeed | 10~60m/min | |
Maximale Last | 10kg | |
Röntgen | Röntgenröhrenspannung | 40~80kv |
Röntgengerät Röhrenstrom | 200-5000μA | |
Röntgenleistung | 210 W | |
Empfindlichkeit | Edelstahlkugel (Φ) | 0,3 mm |
Edelstahldrähte (Φ) | 0,2*2mm | |
Glasball (Φ) | 1,0mm | |
Keramikball (Φ) | 1,0mm | |
Algorithmenunterstützung | Fremdkörper-/Defekt-Erkennung | |
Konfiguration | IP-Stufe | Förderung: IP66 |
Sonstiges: IP54 | ||
Alarmmodus | Licht und Ton | |
Bildschirm | 21,5-Zoll-Touchscreen, Auflösung 1920 * 1080 | |
Kühlmethode | Industrie-Klimaanlage | |
Schutzmethode | 4 Schichten schützender Vorhänge am Eingang und Ausgang | |
Strahlungssicherheit | ≤1μSv/h | |
Stromversorgung | AC220V,50/60HZ | |
Betriebstemperatur | -10~40℃ | |
Schnittstelle | Ethernet, USB; Unterstützung für MES-Docking |