La serie SA está diseñada para arroz amarillo Clasificación. Desde El precio del arroz de color blanco es más alto que El del color amarillo Arroz. clasificando arroz amarillo podría Maximizar el Beneficio.
Artículo No.:
SA512Orden (MOQ):
1Pago:
L/C, D/P, T/TColor:
WhiteSA512 Clasificador de color de arroz Descripción:
SA512 Es una máquina de clasificación de color, especialmente para calificar el arroz amarillo en ligeramente Diferencia. Nosotros nosotros Sugiera que instale SA series en su segunda etapa de la línea de producción.
SA512 Clasificador de color de arroz Características:
1.Intelligent Internet de las Cosas
La interconexión con dispositivos ascendentes y corriente abajo, así como la detección de estado en tiempo real, crea una línea inteligente, colaborativa, en tiempo real, en tiempo real y en línea. Deje que los clientes disfruten sin preocupaciones Producción.
2.Cloud inteligencia
Al utilizar incomparables habilidades de aritmética, análisis y control del cerebro inteligente de la nube, una tecnología de nube de botones permite la computación adaptativa, el aprendizaje, la toma de decisiones y control en color Clasificación. De manera inteligente, puede identificar, analizar, calcular el porcentaje de impurezas y ajustar los datos de la operación y establecer el estándar de clasificación de manera flexible, realizando así la computación inteligente y el control.
3.Cloud conexión
La conexión en tiempo real con la nube y la actualización y optimización optimistas del algoritmo del sistema crean una era de distancia de cero Servicio.
Técnico Parámetros:
modelo | rendimiento (t / h) | Clasificación de la precisión (%) | Optimizado Reloje | Potencia (KW) | fuente de alimentación | dimensión L × w × h (mm) | peso (kg) |
SA320 | 3-15 | ≥99.99 | > 100: 1 | 3.2 | 220V / 50Hz | 2360 × 1575 × 1814 | 1150 |
SA512 | 5-28 | ≥99.99 | > 100: 1 | 5 | 220V / 50Hz | 3380 × 1687 × 2044 | 1800 |
SA640 | 7-35 | ≥99.99 | > 100: 1 | 6.5 | 220V / 50Hz | 4100 × 1575 × 1814 | 2500 |
Nota: sujeto a diferentes materias primas y diferentes porcentajes de impurezas en materias primas, los parámetros enumerados en la tabla anterior cambiarán en cierta medida, que son referencias para usted elegir un modelo adecuado
Ejemplos de Clasificación: