フルーツ用グレーダー TPS

ローラー選別用

ディスクフルーツ分級機 クラウド認識選別技術 人工知能選別技術 赤外線暗損傷認識技術 全方向多視点視覚技術 内部品質検査 1)赤外線光源で果物を照らす； 2) 透過光を受光し、果実の情報を分析する； 3) 果実情報のモデルを構築し、そのモデルデータに対してディープラーニングを行い、選別精度を向上させる； 4) 糖度やカビ心疾患などの内部生理指標を検出するために使用できる。 外観品質検査 1）死角のない均一な照明のために全方位拡散反射LEDを採用；0.1平方ミリメートルの解像度を持つ500万画素産業用カメラ； 2）CMOS画像処理、パターン認識など複数の技術を採用し、画像データ処理には高性能なアドバンテックの産業用制御コンピュータを使用； 3) 果物の表面の色や形を正確に選別できる。 重量・密度検査 1) 輸入された高速・高精度センサー、個別センサー、特別に設計されたフルーツカップを使用することにより、迅速かつ正確な重量測定が保証され、測定誤差を回避することができる； 2）ユニークなダイナミックキャリブレーションと温度補正機能により、環境の違いによる測定誤差を回避；