Мұнай-ФОТОТОЛҚЫН
Принциптер
OIL-PHOTOWAVE жүйесі ағын ұяшығы арқылы ағып жатқан бөлшектердің пішінін саналы түрде түсіру үшін жоғары жылдамдықты бейнелеу технологиясын пайдаланады. Зияткерлік оқыту алгоритмі арқылы тозу бөлшектерінің морфологиялық сипаттамалары (эквивалентті диаметр, морфологиялық фактор және бос қатынас сияқты) алынады және негізгі тозу формасын немесе ластану көзін анықтау және майдың ластану дәрежесін анықтау үшін бөлшектер автоматты түрде жіктеледі және есептеледі, бірнеше минут ішінде машиналарды оңай бағалайды.
ЕРЕКШЕЛІКТЕР
| ITEM | ПАРАМЕТРЛЕР | |
| 1 | Тест әдісі | Жоғары жылдамдықты бейнелеу |
| 2 | Техника | Интеллектуалды кескінді тану |
| 3 | Пиксель өлшемі | 1280×1024 |
| 4 | Ажыратымдылық | 2 мм |
| 5 | Оптикалық үлкейту | ×4 |
| 6 | Бөлшектердің пішінін анықтаудың минималды шегі | 10 мм |
| 7 | Бөлшек мөлшерінің минималды анықтау шегі | 2 мм |
| 8 | Тозу бөлшектерінің классификациясы | Кесу, сырғу, шаршау және металл емес |
| 9 | Ластану дәрежесі | GJB420B, ISO4406, NAS1638 |
| 10 | Функциялар | Тозу бөлшектері мен ластану дәрежесін талдау；Опциялар үшін ылғал, тұтқырлық, температура, диэлектрлік тұрақты талдау модульдері |
| 11 | Тестілеу уақыты | 3-5 минут |
| 12 | Үлгі көлемі | 20 мл |
| 13 | Бөлшектердің диапазоны | 2-500 мм |
| 14 | Үлгі алу режимі | 8 роликті перистальтикалық сорғы |
| 15 | Кірістірілген компьютер | 12,1 дюймдік IPC |
| 16 | Өлшемдері (H×W×D) | 438мм×452мм×366мм |
| 17 | Қуат | Айнымалы ток 220±10% 50Гц 200Вт |
| 18 | Экологиялық пайдалану талаптары | 5°C~+40°C、<(95±3)%RH |
| 19 | Сақтау температурасы (°C) | -40°C ~ +65°C |
Типтік қолданба
Кеме, электр энергетикасы, машина жасау, өнеркәсіптік өндіріс, авиация, темір жол
Негізгі мүмкіндіктер
- 10 мм-ден асатын бөлшектердің нақты морфологиялық сипаттамаларын және тозу формасын талдаңыз.
- 2 мм-ден жоғары бөлшектердің ластану дәрежесін талдаңыз.
-Ылғалдылықтың, тұтқырлықтың, температураның, диэлектрлік өтімділіктің көп бірлі талдау функциясының режимінің нұсқалары.
- Тозған бөлшектердің морфологиясы сипаттамаларын оқыту деректер базасы және күнделікті талдау деректер базасы.
-Классификация және тренд талдауы.
- Кесу, сырғанау, шаршау және металл емес (су тамшылары, талшықтар, резеңке, қиыршық тас және басқа да металл емес) тозу бөлшектерін жіктеу және санау үшін оқытудың интеллектуалды алгоритмін пайдалану.
