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水蜜桃糖度酸度大小成熟度無損分級分選機裝置的特點和工作原理介紹

釋出時間▩₪◕:2021-06-09      點選次數▩₪◕:522

水蜜桃糖度酸度大小成熟度無損分級分選機裝置的特點和工作原理介紹

桃子水蜜桃黃桃白桃分選機自由托盤式智慧分選線針對易損果品(蘋果▩│☁││、梨▩│☁││、桃▩│☁││、柿子等)和大尺寸瓜果(西瓜▩│☁││、甜瓜▩│☁││、柚子等)▩▩☁◕•,採用“呵護式”獨立▩│☁││、自由移動托盤▩▩☁◕•,可避免磕傷碰傷以及摩擦損傷▩▩☁◕•,實現全程無損分選▩▩☁◕•,並保證檢測果品姿態▩▩☁◕•,進一步提高檢測穩定性·◕╃▩。

稱重▩│☁││、外部品質▩│☁││、內部品質分選▩│☁││、自動脫 袋▩│☁││、機器人上果▩│☁││、機器人包裝等採用模組化設計▩▩☁◕•,可根據實際需求自由組合配置·◕╃▩。 提高自動化▩│☁││、智慧化程度▩▩☁◕•,減少人工成本▩│☁││、提高作業效率▩▩☁◕•,保障節支增效·◕╃▩。

採用模組化設計▩▩☁◕•,可根據實際需要自由配置·◕╃▩。 電子稱重採用雙側壓力感測器▩▩☁◕•,並經過多種數字濾波▩│☁││、標定▩│☁││、線性修正▩│☁││、置零▩│☁││、去皮等處理▩▩☁◕•,避免高速運動導致的稱重資料波動及偏差·◕╃▩。 全速生產方式下可實現無盲點捕捉果品外觀影象▩▩☁◕•,可實現果品形狀▩│☁││、長度▩│☁││、寬度▩│☁││、直徑▩│☁││、面積▩│☁││、顏色▩│☁││、著色面積以及果品疤痕▩│☁││、黴斑及縫線裂紋▩│☁││、機械錶面損傷等實時檢測與分級·◕╃▩。 採用人工智慧技術▩▩☁◕•,模擬人類大腦的神經網路▩▩☁◕•,自動提取水果的海量特徵資料▩▩☁◕•,透過學習進行品質的準確分類·◕╃▩。 內部品質評價採用光學系統設計及建模方法▩▩☁◕•,採用可見/近紅外光譜無損檢測水果糖度▩│☁││、酸度▩│☁││、硬度及其它內部缺陷·◕╃▩。 軟體系統全中文操作引導▩▩☁◕•,操作流程簡單易懂▩▩☁◕•,支援分選引數匯入▩│☁││、儲存▩▩☁◕•,支援客戶可自定義品質分級策略▩▩☁◕•,滿足不同客戶的分選標準·◕╃▩。 可對每個果品資料進行記錄存檔▩▩☁◕•,方便客戶對果品進行跟蹤和溯源·◕╃▩。

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