供應信息
色選機
工作原理
色選機是根據物料光學特性的差異，利用光電探測技術將顆粒物料中的異色顆粒自動分揀出來的設備
履帶色選機原理
色選機主要由給料系統、光學檢測系統、信號處理系統和分離執行系統組成。
色選機的主要技術指標
處理量
處理量即每小時可處理的物料數量，影響單位時間處理量大小的因素主要是伺服系統的運動速度、傳送帶的高速度和原材料的純度。伺服系統運動速度快，就能很快地把執行器送到雜質對應的位置，也就可以提高傳送帶的速度，增加處理量，反之就要減小傳送帶速度。單位時間處理量與傳送帶的運動速度成正比，傳送帶速度越快，產出量就越大。單位時間處理量與原料所含雜質的比例大小也相關，如果雜質很少，兩個雜質間隔越大，留給伺服系統的反應時間就越長，也就可以增大傳送帶的速度。同時單位時間處理量與所要求的選出精度密切相關。
色選精度色選精度是指從原料中選出的雜質數量占所含雜質總量的百分數。色選精度主要受傳送帶的運動速度和原料的純度有關，傳送帶運動速度越慢，相鄰雜質之間的時間就越長，伺服系統就有足夠的時間將雜質剔除，提高色選精度。同理原料的初始純度越高，雜質量越少，色選精度就越高。同時色選精度還受到伺服系統自身設計限制，當有兩個以上雜質處在同一幀圖像時，只能剔除一個雜質，色選精度下降，采用復選結構要好于結構。
帶出比帶出比是指色選機選出的廢料中雜質數量與正常物料數量之比。帶出比的高低是可以調節的，主要依靠調節執行器的通電時間來完成帶出比的調節。如果帶出比設定過高，會影響選出率和處理量這兩個指標；如果設定過低，選出的廢料中所含正常物料過多，會造成浪費；如果再處理，需要投入一定的人力和物力，會造成很多的麻煩和經濟損失。實際生產過程中，處理量、色選精度和帶出比這三個指標是一體的，都是關鍵指標，必須同時考察。
肉松檢測機深度學習：
AI超腦算法，自主深度學習，基于海量樣本數據庫，可快速構建并迭代深度學習分選模型，應對更加復雜的異物及缺陷，滿足客戶變化性、精細化檢測分選需求
可選：烘培肉松、雞肉松
選凈率：99%
適用領域：
雜糧：豆類、花生
堅果：核桃、杏仁、巴旦木、碧根果、夏威夷果、開心果、松子、榛子、腰果
籽仁：葵花籽、西瓜籽、南瓜籽
功率：2kw
射線輸出：210W（max）
整機重量：850kg
