Vistas:0 Autor:cindy Hora de publicación: 2024-03-28 Origen:https://www.global-xray.com/
La China número 110 Feria de Alimentos y Bebidas se celebró en la ciudad de Chengdu, conocida como 'Tierra de la Abundancia' del 20 al 22 de marzo. Como una de las exposiciones profesionales a gran escala en la industria alimentaria de China con la historia más larga y la influencia más extensa, China Food & La Feria de Bebidas siempre ha sido considerada como una 'veleta' para observar el consumo.Como empresa líder profundamente comprometida en el campo de Contaminación de alimentos y bebidas Inspección por rayos X durante muchos años, Tecnología Unicomp presentó sus soluciones de control de calidad alimentaria en la 110th Feria de Alimentos y Bebidas de China para explorar el futuro de la industria alimentaria con los fabricantes.
En la actualidad, Unicomp Technology ha incluido una serie de Serie UNX de máquinas de rayos X para detección de materias extrañas en alimentos, todas las series están hechas de material de acero inoxidable SUS304 de calidad alimentaria, especialmente para diferentes escenarios de aplicaciones de detección de materias extrañas en alimentos para crear soluciones de detección en línea personalizadas, sistema MES de acoplamiento sin interrupciones, puede detectar de forma rápida y precisa materias extrañas en alimentos, defectos en paquetes, etc. también almacene la cantidad total de productos diarios, la cantidad calificada, la cantidad de NG, el análisis de datos de retroalimentación en tiempo real, satisfaga con precisión las necesidades individuales, personalice una variedad de estructuras de eliminación automática, logre un monitoreo automático de la calidad de los alimentos, pruebas masivas y desatendidas, mejore la eficiencia de la inspección de calidad , monitoreando la confiabilidad y trazabilidad de los datos, al tiempo que reduce en gran medida los costos de prueba.
Imágenes de prueba
Para las imágenes de rayos X, Unicomp adopta una tecnología de detección de materias extrañas en alimentos con IA de desarrollo propio y tiene una base de datos de muestras de un millón de niveles con características como evaluación de modelos, preprocesamiento de datos y aprendizaje supervisado.Al establecer diferentes modelos de redes neuronales y simular y entrenar una gran cantidad de datos, se logra una detección inteligente de alta precisión y alta eficiencia.
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