Al heredar el excelente rendimiento de clasificación de color de la serie GVR, la versión Pro es mejor para clasificar escamas de plástico de colores extremadamente claros para escamas de PET de grado alimenticio y escamas de color blanco azulado. purificación .
Esta es una solución estándar de clasificación de escamas transparentes/claras de grado 3A con un contenido de PVC ≤ 100 ppm. Contáctenos hoy mismo y obtenga una solución de clasificación personalizada para su planta.
Descubra las avanzadas soluciones de clasificación basadas en NIR de AMD para una separación eficiente de plásticos PET y no PET. Las clasificadoras de polímeros AMD® serie GID, de alto rendimiento y bajas pérdidas, detectan y eliminan escamas no PET como PP, PC, PS, ABS, PE, PET-G, PVC y PMMA. Al integrar luz visible, clasifican por color y material simultáneamente.
Esta máquina separadora óptica de plásticos se utiliza principalmente para la separación y purificación de PET/PP/HDPE/PC/aleaciones/PMMA/ABS/PS/PVC/nailon/POM, entre otros materiales. Está disponible para la clasificación de una, dos y varias etapas durante el proceso de reciclaje de escamas de plástico.
Combinando tecnología NIR, aprendizaje profundo y luz visible, el clasificador de botellas de plástico AMD® GLPI puede separar diversas botellas de plástico mixtas según sus diferencias de color y tipo. Es especialmente adecuado para la separación de botellas PET y no PET.
AMD ha aprovechado su amplia experiencia en clasificación por color para desarrollar la máquina clasificadora de pellets Clasificador óptico diseñado específicamente para clasificar pellets y gránulos de plástico. Su diseño personalizado reduce eficazmente el rebote de partículas y logra una clasificación eficaz.
La clasificadora de escamas envejecidas serie GU de AMD® utiliza un sistema óptico de alta precisión personalizado que detecta con precisión las escamas envejecidas y las escamas fluorescentes. El sistema de fuente de luz concentrada es eficiente, estable y fiable. Su exclusivo algoritmo de mejora de imagen permite identificar defectos extremadamente sutiles.
