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Sistema IA de Clasificación Óptica
Modelos de doble-banda diseñados específicamente para la recuperación de metales no ferrosos. El sistema basado en cámaras RGB impulsado por IA permite recuperar fracciones específicas mediante la variación de color y la textura superficial, con una precisión optimizada mediante aprendizaje profundo.
Elige el material
Detección precisa de metales no ferrosos (p.ej., cobre, aluminio, zinc) según diferencias por color, tamaño, forma, grosor y textura
Innovadora simulación de la operación manual de clasificación, mediante la enseñanza y entrenamiento de la inteligente RGB clasificadora de todos los estándares y características de identificación y clasificación
Mejora la identificación de características superficiales y detalles de las fracciones de metales no ferrosos objetivo, minimizando los rechazos erróneos
Eyectores de aire potentes y de alta velocidad, diseñados y fabricados con desarrollo propio, garantizan una eliminación precisa y un rendimiento fiable en clasificación de alta capacidad
Una sola máquina maneja una variedad de escenarios y recupera la inversión en 6 a 18 meses mediante la recuperación de residuos de metales no ferrosos
| Modelo | Ancho de Cinta (mm) | Boquillas de Aire | Presión de Aire (MPa) | Consumo de Aire (m³/min) | Volt aje | Potencia (kW) | Dimensiones (mm) | peso (kg) |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Legende HDF2-R | 600 | 256 | 0,6–0,8 | <3 | 380V~50/60Hz | 4,7 | 5155×1643×2327 | 1850 |
| Legende HDF4-R | 1200 | 512 | 0,6–0,8 | <6 | 380V~50/60Hz | 6,5 | 5231×2244×2312 | 2525 |
Valores aproximados. Pueden cambiar sin previo aviso.
Modelos de sola-banda diseñados específicamente para la recuperación de aluminio. La fusión de sensores-duales purifica el aluminio mediante la eliminación de metales pesados por densidad y separa el aluminio forjado del fundido mediante el análisis superficial impulsado por IA.
Clasificación Basada en Visión de Máquina de Residuos de Aluminio (Análisis de Densidad & Características Superficiales | DE-XRT | HR-RGB | Algoritmo IA)
Modelos de sola-banda diseñados específicamente para la clasificación de botellas de plástico. equipados con fusión de sensores-duales y eyectores de aire de alto-rendimiento. La tecnología de imagen SWIR identifica las botellas de PET y otros plásticos según su tipo de polímero. Mientras tanto, la tecnología de imagen VIS impulsada por IA clasifica por color con una precisión optimizada mediante aprendizaje profundo.
Clasificación Simultánea de Polímero & Color de Botellas de Plástico (SWIR | HR-RGB | Algoritmo IA)
Modelos de canal diseñados específicamente para la clasificación de hojuelas de plástico, equipados con imagen VIS de alta-resolución y eyectores de aire de alto-rendimiento, que identifican y recuperan con precisión las hojuelas de colores objetivo de alto-valor presentes en la corriente de material. La imagen NIR opcional permite detectar materiales de colores claros difíciles de identificar.
Clasificación por Color de Hojuelas de Plástico (HR-RGB | NIR Opcional)