Machine de tri de minerai par apprentissage profond avec optimisation automatique de l'algorithme pour les variations de minerai

Détails du Produit
Type: tri intelligent à rayons X
Tension: 380V
Poids: 10T
Membre d'Or Depuis 2025

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Info de Base

N° de Modèle.
MTX20-300C
Matériel
en acier au carbone
Feature Matériel
résistance à la corrosion
Certificat
CE, iso9001:2015
Économie D'Énergie
Économie d'énergie
Garantie
1 an
Couleur
Bleu
Personnalisé
Personnalisé
État
Nouveau
Service après-vente
instructions d'installation sur site
tri de la taille des minéraux
50 mm
capacité
190 t/h
largeur de la courroie
2000mm
Paquet de Transport
carton en bois
Spécifications
8556*2300*2800
Marque Déposée
mingde
Origine
Chine
Code SH
8474100000
Capacité de Production
2000 unités/an

Description de Produit

Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Description du produit
La machine de tri intelligent à rayons X utilise des rayons X pour transmettre les minerais sélectionnés, en obtenant les données de nombre atomique des minéraux contenus dans les minerais. Par des moyens tels que les réseaux neuronaux convolutifs, les données sont traitées pour établir un modèle de reconnaissance, identifiant les minerais minéraux et la gangue, puis conduisant l'actionneur pour trier les minerais. Des caméras infrarouges ou de lumière visible peuvent également être installées en fonction des différentes caractéristiques des minerais pour l'identification des composés, améliorant ainsi la précision du tri.
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
Principe de tri
(1) le chargeur vibrant place le matériau dans une seule couche pour s'assurer que chaque morceau de matériau passe dans la zone de détection séparément afin d'éviter tout chevauchement d'interférence.
(2) le détecteur de rayons X génère une image en niveaux de gris du matériau en scannant le minerai par transmission. Les zones à haute densité (comme les métaux) semblent lumineuses et les zones à faible densité (comme les roches) sont sombres. Certains équipements sont équipés de caméras haute définition pour capturer les différences de couleur, de brillance, de texture, de forme, de points, etc. du minerai pour identifier les minerais avec de petites différences de densité mais des caractéristiques de surface évidentes.
(3) la distribution de densité, la forme, la texture et les autres caractéristiques du matériau sont extraites par des algorithmes intelligents. Un modèle de tri de l'IA est établi pour l'apprentissage profond afin de distinguer les minéraux des roches.
(4) après avoir identifié le minéral cible, le système d'entraînement déclenche la vanne de gicleur pour souffler la roche dans la boîte de collecte désignée, et le minéral tombe dans une autre boîte de collecte. Le temps de réponse de la vanne de gicleur peut atteindre des millisecondes et la précision de tri peut atteindre 99 %.
Paramètres techniques

Grande particule de 50 mm (calculée avec une densité de 1,4g/m³)
Produit
MTX12-300
MTX14-300
MTX16-300
MTX18-300
MTX20-300
MTX24-300
MTX28-300
MTX32-300
MTX36-300
Largeur de la chenille(mm)
1200
1400
1600
1800
2000
2400
2800
3200
3600
Capacité
(t/h)
110
130
150
170
190
230
260
300
340
Particule moyenne de 25 mm (calculée avec une densité de 1,4g/m³)
Produit
MTX12-100
MTX14-100
MTX16-100
MTX18-100
MTX20-100
MTX24-100
MTX28-100
MTX32-100
MTX36-100
Largeur de la chenille(mm)
1200
1400
1600
1800
2000
2400
2800
3200
3600
Capacité
(t/h)
66
78
90
102
114
126
155
180
205
Petite particule de 10 mm (calculée avec une densité de 2,7 g/³)
Produit
MTX14-30
MTX16-30
MTX18-30
MTX20-30
MTX24-30
MTX28-30
MTX32-30
MTX36-30
MTX40-30
Largeur de la chenille(mm)
1400
1600
1800
2000
2400
2800
3200
3600
4000
Capacité
(t/h)
42
49
56
63
77
91
105
119
133
La capacité réelle doit être calculée en fonction du minéral densité
Caractéristiques techniques
1. Le système d'extraction et de transmission à double énergie de haute précision développé indépendamment est capable d'identifier les minéraux présentant à la fois des différences de densité importantes et des contenus élevés, ainsi que ceux présentant de faibles différences de densité et des contenus faibles, ce qui le rend applicable au tri d'une large gamme de types de minéraux.  
2. En utilisant des techniques avancées d'intelligence artificielle comme l'apprentissage en profondeur, un modèle mathématique personnalisé est établi pour le minerai à chaque site minier pour assurer une identification précise, permettant ainsi un tri efficace et précis.  
3. Grâce à l'intégration de la technologie Internet des objets (IoT), le système permet une surveillance en ligne en temps réel de l'état de fonctionnement de la machine, avec alertes de panne et alarmes. En outre, le système prend en charge l'auto-apprentissage et les mises à jour automatiques, ce qui améliore en permanence les performances de tri.  
4. Le logiciel professionnel, associé à des composants mondiaux de premier niveau, assure le fonctionnement stable et à haut rendement de l'ensemble du système.
Champ d'application :  
1. Construction de nouvelles mines, transformation technologique des anciennes mines, et faire les minerais qui atteignent la valeur économique de l'exploitation minière après le tri.
Le minerai est soumis à un traitement d'élimination des déchets, réduisant considérablement la quantité de déchets rocheux entrant dans le processus de "broyage - broyage - tri", réduisant le coût global de l'usine d'enrichissement, et réduisant la quantité de résidus.
3. Trier et enrichir les minerais de faible qualité pour utiliser des ressources qui n'ont pas de valeur minière, élargissant ainsi la gamme disponible de minéraux.
4. Trier à nouveau les déchets produits pendant le processus de production métallurgique pour extraire les minéraux utiles.
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
Les minerais que nous pouvons trier
Minerais de métaux non ferreux : plomb, zinc, cuivre, molybdène, nickel, or, argent, étain, aluminium, etc
2. Minerais de métaux ferreux : manganèse, fer, chrome, vanadium, titane, tungstène, etc
3. Minerais non métalliques: Fluorite, brucite, magnésite, gangue de charbon et de charbon, etc
4. Autres: Phosphate rock, perlite, déchets solides, résidus de fonte, 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
Certifications
Ai Deep Learning Xrt Ore Sorting Machine Automatic Algorithm Optimization for Ore Variations
FAQ
1.pouvons-nous visiter votre usine ?
Combien de temps la période de garantie de la machine est-elle longue ?
Oui, notre usine est située dans la ville de Hefei, province d'Anhui, 2.5 heures de train à grande vitesse de Shanghai, vous accueille chaleureusement.
Un an. Et nous fournissons des services de mise à niveau logicielle à vie pour nos clients.
3.pouvez-vous tester des échantillons pour vérifier l'effet de tri ?
Oui, l'envoi d'échantillons pour test est bienvenu.

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