• Clasificador AI de alto reconocimiento para el cambio rápido de clasificación Materiales
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Clasificador AI de alto reconocimiento para el cambio rápido de clasificación Materiales

After-sales Service: Instruction for Commissioning and Maintenance
Warranty: 12 months
Condition: New
Certification: GMA, QS, ISO, CE
Automation: Automatic
Screw: Twin-Screw

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Proveedores con licencias comerciales verificadas

Fabricante/Fábrica & Empresa Comercial
  • Visión General
  • Descripción del producto
  • Principio de funcionamiento
  • Datos técnicos
  • Características
  • Principales Productos
  • Proyectos de éxito
  • Sobre nosotros
Visión General

Información Básica.

No. de Modelo.
Light Breeze 0112E
Treatment
AI sorting
Paquete de Transporte
Polywood
Marca Comercial
JONO
Origen
China
Código del HS
84798999

Descripción de Producto

  

Descripción del producto

    El clasificador robótico Light Breeze Series AI adopta el algoritmo de imagen auto-desarrollado por JONO, que es adecuado para el sistema de eliminación de residuos reciclables, residuos de cocina, residuos de alimentos, residuos de batería, etc. tiene una alta precisión de reconocimiento para materiales sobrelapeados, retorcidos, manchados y dañados. Puede realizar la identificación y clasificación de tablas de madera, zapatos, botellas de plástico, latas, cartón, Tetra Pak y otros materiales al mismo tiempo. La sencilla interfaz de operación puede realizar el cambio rápido de materiales de clasificación.

 

Principio de funcionamiento

 

   El clasificador robótico Light Breeze Series AI adopta el algoritmo de imagen auto-desarrollado por JONO, que es adecuado para el sistema de eliminación de residuos reciclables, residuos de cocina, residuos de alimentos, residuos de batería, etc. tiene una alta precisión de reconocimiento para materiales sobrelapeados, retorcidos, manchados y dañados. Puede realizar la identificación y clasificación de tablas de madera, zapatos, botellas de plástico, latas, cartón, Tetra Pak y otros materiales al mismo tiempo. La sencilla interfaz de operación puede realizar el cambio rápido de materiales de clasificación.

 

Datos técnicos

High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials
 

Características


   Serie de fuerte Breeze clasificador robótico AI y serie de ligera Breeze clasificador robótico AI puede aplicarse a varios sistemas de eliminación de residuos sólidos como residuos domésticos, residuos de alimentos, residuos de cocina, residuos reciclables, residuos de construcción y decoración, residuos industriales, etc., Que puede darse cuenta de la eliminación y purificación de impurezas y la recuperación de materiales de alto valor.
    la base de datos de muestras enriquecida, la innovadora tecnología de reconocimiento inteligente de imágenes, combinada con el modelo de algoritmo autodesarrollado para materiales complejos como sobrelapados, dañados y tintes, mejora enormemente la tasa de precisión de reconocimiento, haciendo que la tasa de clasificación sea superior al 96% .
   
  En comparación con los robots tradicionales de clasificación, el consumo de energía se reduce en un 10% y los costes de operación y mantenimiento se reducen en un 10%.
    La interfaz de operación simple puede cambiar y seleccionar rápidamente diferentes bases de datos de materiales, que pueden realizar la clasificación simultánea de múltiples materiales.
    El eficiente sistema de control de movimiento asegura el funcionamiento estable y a alta velocidad del equipo.

    En comparación con los robots de clasificación tradicionales, nuestros innovadores robots de estructura dúplex están ahorrando un 20% de espacio y reduciendo un 30% de costes de inversión en equipos.
    La capacidad de autoaprendizaje en la nube puede realizar diagnósticos remotos y actualizaciones inteligentes.

 

Principales Productos

High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials
High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials
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High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials
High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials
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High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials
High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials
High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials


 

Proyectos de éxito

    Para 2018, JONO ha emprendido más de 80 proyectos EPC, que se distribuyen en más de 40 ciudades. Nuestro equipo es capaz de manejar más de 50.000 toneladas de residuos cada día.a través de la persistencia y acumulación, tenemos el conocimiento propietario de soluciones totales en ocho segmentos, incluyendo Residuos sólidos municipales (MSW), residuos orgánicos, residuos de decoración, residuos de construcción, reciclables, residuos voluminosos, residuos industriales y residuos de vertederos.
 

                     UBICACIÓN                        SINGAPUR

APPLICATIONAMUNICIPAL RESIDUOS SÓLIDOS

CAPACIDAD   600T/D

High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials

Este proyecto con una capacidad de tratamiento de 600t/d está destinado a una clasificación fina de los residuos de la sangre antes de ser enviados a la CFB (lecho fluidizado circulante) para su incineración. En concreto, JONO introduce la tecnología de trituración Lindner y adopta el proceso de trituración en dos etapas en este proyecto para destruir los materiales combustibles en combustible de 80 mm (SRF) para mejorar la tasa de combustión completa y mitigar la presión de tratar los gases de escape. Además, el proceso de clasificación mecánica también se aplica en este proyecto para clasificar metales ferromagnéticos, materiales combustibles (vidrio, piedra, ceniza, etc.) y combustibles.

La primera planta piloto en Singapur para tratar los residuos clasificados no-fuente, incluye pre-tratamiento, bio-secado y post-tratamiento, dentro del pre-tratamiento, HDPE, Se clasificarán LDPE,PP y PET MIXTO, los restos se enviarán a caja de biosecado, después de 8-9days, el contenido de agua se reducirá del 45% al 25%. Después del tratamiento posterior, se podían separar los metales ferrosos, no ferrosos e inertes. Finalmente, el valor calorífico de los RDF aumentará de 1000kcal/kg a 3800kcal/kg, lo que podría alcanzar la clase III estándar de la UE Esta planta de MBT se centra en el reciclaje y la producción de RDF, un buen caso de referencia para la idea de "residuos a valor".

                        


                       

           UBICACIÓN                                 APLICACIÓN                   CAPACIDAD               VIETNAM                           RESIDUOS SÓLIDOS MUNICIPALES             1.000T/D         

High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials

El MSW mixto es un término general para residuos reciclables, residuos orgánicos, residuos peligrosos, residuos combustibles, etc.

 

Jono ha desarrollado de forma independiente la tecnología de tratamiento biológico mecánico (MBT) de MSW, y ha lanzado el esquema de eliminación automática de la clasificación de residuos y tratamiento de la fábrica SMART.   Después de la separación inteligente de la mezcla de MSW, la ruta de eliminación de los productos incluye: Fermentación aeróbica/anaerobia para producir fertilizantes biológicos de alta calidad; granulación plástica; producción de alto valor calorífico rechazado combustible derivado RDF.

Sobre nosotros

JONO fue fundada en 2006 y está ubicada en el distrito de Wujiang, Suzhou. La empresa tiene una superficie de 25.000 metros cuadrados, más de 80 investigadores de diseño, más de 200 empleados y más de 150 patentes. Es un nuevo hito de la empresa Wujiang, también una empresa nacional de alta tecnología, ha sido clasificado como líder en la clasificación de residuos durante cuatro años consecutivos por la asociación industrial.


Para más información, haga clic en el siguiente enlace:
https://jonogroup.en.made-in-china.com/company-Suzhou-Jono-Environmental-Technology-Co-Ltd-.html



High Recognition AI Sorter For The Quick Switching Of Sorting Materials

  

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Número de Empleados
214
Año de Establecimiento
2013-02-27