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Detalhes dos produtos

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Máquina de classificação de lixo
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Máquina de Classificação de Garrafas Plásticas com IA para Reciclagem de Resíduos

Máquina de Classificação de Garrafas Plásticas com IA para Reciclagem de Resíduos

Nome da marca: Xrido
Número do modelo: Personalizável
Condições de pagamento: Negociável
Informações detalhadas
Certificação:
CE ISO TUV
Lugar de origem:
Henan, China
brand name:
Xrido
Número do modelo:
AITE-AI
Tipo:
Recolhedor de resíduos, máquina de triagem de resíduos sólidos
Garantia:
1 ano
Relatório de teste de máquinas:
Oferecido
Vídeo de saída de vídeo:
Oferecido
Nome do produto:
AI Color Separator
Aplicativo:
Resíduos domésticos Resíduos urbanos Resíduos de construção Resíduos sólidos diversos
Após o serviço de garantia:
Manutenção de campo
Vantagem:
Operação fácil de alta eficiência
Doença:
Novo
Localização do showroom:
Nenhum
Tipo de marketing:
Produto comum
Garantia de componentes principais:
1 ano
Indústrias aplicáveis:
Lojas de materiais de construção, fábricas de manufatura, oficinas de reparação de máquinas, fábrica
Tempo de entrega:
2-30 dias úteis
Destacar:

Máquina de classificação de garrafas de plástico

,

Máquina de triagem de resíduos de reciclagem

,

Sortador de garrafas de plástico com garantia

Descrição do produto
Classificador de Garrafas Plásticas PV PC Pet, Máquina de Classificação de Garrafas Plásticas, Separador de Cores de Plástico Descartado
Atributo Valor
Local de Origem Henan, China
Marca Xrido
Número do Modelo AITE-AI
Tipo Coletor de Lixo, Máquina de Classificação AI, máquina de classificação de resíduos sólidos
Garantia 1 Ano
Nome do Produto Separador de Cores AI
Aplicação Lixo doméstico, lixo urbano, resíduos de construção, vários lixos sólidos
Vantagem Fácil Operação, Alta Eficiência
Indústrias Aplicáveis Lojas de Materiais de Construção, Fábrica de Manufatura, Oficinas de Reparação de Máquinas, Fábrica de Alimentos e Bebidas, Fazendas, Obras de Construção, Energia e Mineração, Outros
A máquina de classificação óptica de resíduos plásticos por cor é um equipamento automatizado baseado na tecnologia de reconhecimento óptico. É usado principalmente para classificar com precisão resíduos plásticos (como garrafas plásticas, filmes, folhas, partículas, etc.) de acordo com a cor, material, transparência e outras características.
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Princípio de Funcionamento
O sistema usa algoritmos de aprendizado profundo ou bancos de dados de cores/materiais predefinidos para realizar análises multidimensionais de sinais de imagem coletados (como valores de cores RGB, curvas espectrais, características de forma), identificando com precisão materiais e partículas-alvo de diferentes cores/materiais.
Quando o sistema identifica partículas que precisam ser separadas, ele envia instruções para a unidade de classificação por jato, e a válvula de ar de alta pressão abre instantaneamente para remover as partículas através do fluxo de ar posicionado com precisão.
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Vantagens Principais
  • Classificação de alta precisão: Identifica diferenças de cor em nível de mícron com taxa de remoção de partículas de cores misturadas ≥99%
  • Automação eficiente: Capacidade de processamento de até 30 kg/h, capaz de operação contínua 24 horas por dia
  • Operação inteligente: Possui interface de tela sensível ao toque e sistema de monitoramento remoto com parâmetros de classificação personalizáveis
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Aplicações do Produto
Nossas máquinas de classificação óptica podem classificar com precisão vários materiais plásticos residuais, identificando a cor do material, o material e as características espectrais:
  • Resíduos de garrafas/recipientes plásticos (PET, PE, PVC)
  • Resíduos de folhas/filmes plásticos (folhas de embalagem, filme agrícola)
  • Grânulos plásticos/materiais reciclados
  • Resíduos plásticos industriais (sucatas de moldagem por injeção, conchas de eletrodomésticos)
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Sobre Nossa Planta de Classificação Óptica
Nosso equipamento automático de segregação de resíduos pode separar tecidos residuais, sacos plásticos e outros artigos diversos com uma taxa de separação de impurezas de 98% após duas triagens.
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