Добре дошли в нашите сайтове!

Напредък в технологиите за сортиране: Изчерпателен преглед на приложенията за видима и инфрачервена светлина

През последните години индустрията за сортиране е свидетел на забележителен напредък благодарение на интегрирането на авангардни технологии.Сред тях, прилагането на технология за сортиране на видима и инфрачервена светлина придоби значително значение.Тази статия изследва различните светлини, използвани в приложенията за сортиране, с основен фокус върху технологията за сортиране във видима светлина, късата инфрачервена и близката инфрачервена технология за сортиране.Тези технологии революционизират сортирането по цвят, сортирането по форма и отстраняването на примеси, позволявайки на индустриите да постигнат безпрецедентни нива на ефективност и точност.

1. Технология за сортиране на видимата светлина

Обхват на спектъра: 400-800nm

Класификация на камерата: Линейна/Планарна, Черно-бяла/RGB, Резолюции: 2048 пиксела

Приложения: Сортиране по цвят, Сортиране по форма, Сортиране с AI.

Технологията за сортиране на видимата светлина използва диапазона на електромагнитния спектър между 400 до 800 нанометра, което е в обхвата, видим за човека.Той включва камери с висока разделителна способност (2048 пиксела), способни на линейни или планарни класификации, и могат да се предлагат в черно-бели или RGB варианти.

1.1 Сортиране по цвят

Тази технология е идеална за сортиране на цветовете, позволявайки на индустриите да разграничават текстури, размери и форми с леки цветови разлики.Намира широко приложение при сортиране на материали и примеси, които могат да бъдат разграничени от човешкото око.От селскостопанска продукция до производствени процеси, сортирането във видима светлина ефективно идентифицира и разделя елементите въз основа на техните цветови свойства.

1.2 Сортиране по форма

Друго забележително приложение на сортирането във видимата светлина е сортирането по форма.Чрез използване на базирани на изкуствен интелект алгоритми, технологията може точно да разпознава и категоризира обекти въз основа на техните форми, рационализирайки различни промишлени процеси.

1.3 Сортиране, задвижвано от AI

Интегрирането на изкуствения интелект допълнително подобрява възможностите за сортиране на видимата светлина.Усъвършенстваните алгоритми дават възможност на системата да се учи и адаптира, което я прави способна да разпознава сложни модели и да гарантира прецизно сортиране в различни индустрии.

2. Инфрачервена технология за сортиране – къса инфрачервена връзка

Обхват на спектъра: 900-1700nm

Класификация на камерите: единична инфрачервена, двойна инфрачервена, комбинирана инфрачервена, мултиспектрална и др.

Приложения: Сортиране на материали въз основа на съдържание на влага и масло, индустрия за ядки, сортиране на пластмаси.

Технологията за късо инфрачервено сортиране работи в диапазона на спектъра от 900 до 1700 нанометра, извън видимия за човека обхват.Той включва специализирани камери с различни инфрачервени възможности, като единични, двойни, композитни или многоспектрални инфрачервени.

2.1 Сортиране на материала въз основа на съдържание на влага и масло

Технологията за къси инфрачервени лъчи превъзхожда сортирането на материали въз основа на тяхното съдържание на влага и масло.Тази способност го прави особено ценен в производството на ядки, където се използва широко за отделяне на ядки от орехови черупки, ядки от черупки от тиквени семки, стебла от стафиди и костилки от кафеени зърна.

2.2 Сортиране на пластмаса

Сортирането на пластмаса, особено когато се работи с материали от един и същи цвят, се възползва значително от технологията Short Infrared.Позволява прецизно разделяне на различни видове пластмаса, рационализиране на процесите на рециклиране и осигуряване на висококачествени крайни продукти.

3. Инфрачервена технология за сортиране – близка инфрачервена

Обхват на спектъра: 800-1000nm

Класификация на камерата: Резолюции с 1024 и 2048 пиксела

Приложение: Сортиране на примеси, Сортиране на материали.

Технологията за сортиране в близък инфрачервен диапазон работи в диапазона на спектъра от 800 до 1000 нанометра, предоставяйки ценни прозрения отвъд видимия за хората диапазон.Той използва камери с висока разделителна способност с 1024 или 2048 пиксела, което позволява ефективно и точно сортиране.

3.1 Сортиране на примеси

Технологията Near Infrared е особено ефективна при сортиране на примеси, което я прави безценен инструмент в различни индустрии.Например, той може да открива и отстранява бели коремчета от ориз, камъни и миши изпражнения от тиквени семки и насекоми от чаени листа.

3.2 Сортиране на материали

Способността на технологията да анализира материали извън видимия за човека обхват позволява прецизно сортиране на материали, рационализиране на производството и производствените процеси в множество сектори.

Заключение

Напредъкът в технологиите за сортиране, особено в приложенията с видима и инфрачервена светлина, направи революция във възможностите за сортиране на различни индустрии.Технологията за сортиране във видима светлина позволява ефективно сортиране по цвят и форма с алгоритми, базирани на AI.Сортирането с къси инфрачервени лъчи превъзхожда сортирането на материали въз основа на съдържанието на влага и масло, което е от полза за производството на ядки и процесите за сортиране на пластмаси.Междувременно технологията Near Infrared се оказва безценна при сортирането на примеси и материали.Тъй като тези технологии продължават да се развиват, бъдещето на приложенията за сортиране изглежда обещаващо, обещаващо повишена ефективност, точност и устойчивост в индустриите по целия свят.

По-долу са някои приложения на комбинацията от тези технологии:

Видима светлина с ултра висока разделителна способност + AI: Зеленчуци (сортиране на косата)

Видима светлина+рентген+AI: Сортиране на фъстъци

Видима светлина+AI: Сортиране на ядки

Видима светлина+AI+технология с четири перспективни камери: Macadamia Sorting

Инфрачервена+видима светлина: Сортиране на ориз

Видима светлина+AI: Откриване на дефекти на термосвиваемо фолио и откриване на код за пръскане


Време на публикуване: 01 август 2023 г