KI-Tiefenlernen Xrt Erzsichtmaschine automatische Algorithmusoptimierung für Erzvariationen

Produktdetails
Art: Röntgen intelligenter Trocken-Sorter
Spannung: 380V
Gewicht: 10T
Gold Mitglied Seit 2025

Lieferanten mit verifizierten Geschäftslizenzen

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Grundlegende Informationen

Modell Nr.
MTX20-300C
Material
Kohlenstoffstahl
Material Eigenschaft
Korrosionsbeständigkeit
Bescheinigung
CE, ISO9001:2015 Uhr
Energie Sparen
Energieeinsparung
Garantie
1 Jahr
Farbe
Blau
Kundenspezifische
Kundenspezifische
Zustand
Neu
Kundendienst
Installationsanleitung vor Ort
Mineralgröße sortieren
50-300mm
Kapazität
190 t/h
Bandbreite
2000mm
Transportpaket
Holzkarton
Spezifikation
8556*2300*2800
Warenzeichen
mingde
Herkunft
China
HS-Code
8474100000
Produktionskapazität
2000 Einheiten/Jahr

Produktbeschreibung

Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Produktbeschreibung
Die intelligente Röntgensortiermaschine verwendet Röntgenstrahlen, um die ausgewählten Erze zu scannen und die Ordnungszahldaten der Mineralien in den Erzen zu erhalten. Durch Mittel wie konvolutionale neuronale Netze werden die Daten verarbeitet, um ein Erkennungsmodell zu etablieren, das die Mineralerze und die Gangart identifiziert und dann den Aktuator zur Sortierung der Erze antreibt. Je nach den unterschiedlichen Eigenschaften der Erze können auch Kameras für sichtbares Licht oder Infrarot zur Identifizierung von Verbindungen installiert werden, was die Sortiergenauigkeit weiter verbessert.
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Sortierprinzip
(1) der Schwingförderer legt das Material in eine einzige Schicht, um sicherzustellen, dass jedes Stück Material getrennt durch den Erfassungsbereich läuft, um Überschneidungen zu vermeiden.
(2) der Röntgendetektor erzeugt ein Graustufenbild des Materials, indem er das Erz durch Übertragung scannt. Bereiche mit hoher Dichte (wie Metalle) erscheinen hell, und Bereiche mit niedriger Dichte (wie Gesteine) erscheinen dunkel. Einige Geräte sind mit High-Definition-Kameras ausgestattet, um die Unterschiede in Farbe, Glanz, Textur, Form, Flecken, Etc. Des Erzes, um Erze mit kleinen Dichteunterschieden, aber offensichtlichen Oberflächeneigenschaften zu identifizieren.
(3) die Dichteverteilung, Form, Textur und andere Eigenschaften des Materials werden durch intelligente Algorithmen extrahiert. Für das Deep Learning wird ein KI-Sortiermodell etabliert, um Mineralien von Gesteinen zu unterscheiden.
(4) nach der Identifizierung des Zielminerals löst das Antriebssystem das Strahlventil aus, um das Gestein in die vorgesehene Sammelbox zu blasen, und das Mineral fällt in eine andere Sammelbox. Die Ansprechzeit des Düsenventils kann Millisekunden erreichen, und die Sortiergenauigkeit beträgt bis zu 99 %.
Technische Parameter

50-300mm großes Partikel (berechnet mit Dichte 1,4g/m³)
Produkt
MTX12-300
MTX14-300
MTX16-300
MTX18-300
MTX20-300
MTX24-300
MTX28-300
MTX32-300
MTX36-300
Breite des Laufbandes (mm)
1200
1400
1600
1800
2000
2400
2800
3200
3600
Kapazität
(t/h)
110
130
150
170
190
230
260
300
340
25-100mm Mittelpartikel (berechnet mit Dichte 1,4g/m³)
Produkt
MTX12-100
MTX14-100
MTX16-100
MTX18-100
MTX20-100
MTX24-100
MTX28-100
MTX32-100
MTX36-100
Breite des Laufbandes (mm)
1200
1400
1600
1800
2000
2400
2800
3200
3600
Kapazität
(t/h)
66
78
90
102
114
126
155
180
205
10-60mm Kleinpartikel (berechnet mit Dichte 2,7g/³)
Produkt
MTX14-30
MTX16-30
MTX18-30
MTX20-30
MTX24-30
MTX28-30
MTX32-30
MTX36-30
MTX40-30
Breite des Laufbandes (mm)
1400
1600
1800
2000
2400
2800
3200
3600
4000
Kapazität
(t/h)
42
49
56
63
77
91
105
119
133
Die tatsächliche Kapazität sollte entsprechend dem Mineral berechnet werden Dichte
Technische Merkmale
1. Das unabhängig entwickelte hochpräzise Dual-Energy-Bergbau- und -Übertragungssystem ist in der Lage, Mineralien mit großen Dichteunterschieden und hohen Gehalten sowie Mineralien mit kleinen Dichteunterschieden und niedrigen Gehalten zu identifizieren, wodurch es für die Sortierung einer Vielzahl von Mineralarten geeignet ist.  
2. Unter Verwendung fortschrittlicher Techniken der künstlichen Intelligenz wie Deep Learning wird für das Erz an jedem Minenstandort ein maßgeschneidertes mathematisches Modell erstellt, um eine genaue Identifizierung zu gewährleisten und so eine effiziente und genaue Sortierung zu erreichen.  
3. Durch die Integration der Internet of Things (IoT)-Technologie ermöglicht das System eine Online-Überwachung des Maschinenbetriebsstatus in Echtzeit, komplett mit Fehleralarmen und Alarmen. Darüber hinaus unterstützt das System selbstlernende und automatische Updates, wodurch die Sortierleistung kontinuierlich verbessert wird.  
4. Professionelle Software sorgt in Verbindung mit globalen Top-Tier-Komponenten für einen stabilen und hocheffizienten Betrieb des gesamten Systems.
Anwendungsumfang:  
1. Bau neuer Minen, technologische Transformation alter Minen und Herstellung der Erze, die nach der Sortierung wirtschaftlichen Wert im Bergbau erreichen.
2. Das Erz wird der Abfallentsorgung unterzogen, wodurch die Menge des Abfalls, das in den Prozess "Zerkleinern - Schleifen - Sortieren" eintritt, deutlich reduziert wird, die umfassenden Kosten der Aufbereitungsanlage gesenkt und die Menge der Abstände reduziert wird.
3. Sortieren und bereichern Sie niedriggradige Erze, um Ressourcen zu nutzen, die keinen Bergbauwert haben, und erweitern Sie so das verfügbare Mineralienangebot.
4. Die während des metallurgischen Produktionsprozesses erzeugten Abfälle neu sortieren, um nützliche Mineralien zu gewinnen.
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Die Erze können wir sortieren
1.Nichteisenmetalle Erze: Blei, Zink, Kupfer, Molybdän, Nickel, Gold, Silber, Zinn, Aluminium usw.
2. Eisenerze: Mangan, Eisen, Chrom, Vanadium, Titan, Wolfram usw.
3. Nicht-metallische Erze: Fluorit, Bruzit, Magnesit, Kohle und Kohlegrute, etc
4. Andere: Phosphatgestein, Perlit, feste Abfälle, Schmelzrückstände, etc
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Zertifizierungen
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
FAQ
1.Können wir Ihre Fabrik besuchen?
2.wie lange über die Maschine Garantiezeit?
Ja, unsere Fabrik befindet sich in Hefei Stadt, Anhui Provinz, 2,5 Stunden Kugel Zug Entfernung von Shanghai, herzlich willkommen Ihren Besuch.
Ein Jahr. Und wir bieten unseren Kunden lebenslange Software-Upgrade-Services.
3.Können Sie Proben testen, um Sortiereffekt zu überprüfen?
Ja, das Senden von Proben für Tests ist willkommen.

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