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Classificador de IA AMD® XC-E | Demonstração de Classificação de Castanhas de Caju Jun 25, 2026

Procurando melhorar a pureza e o rendimento na sua linha de processamento de castanhas de caju? Oferecemos soluções avançadas de classificação projetadas especificamente para castanhas de caju — capazes de identificar e remover defeitos na barriga, aderência de casca, materiais estranhos e pequenas imperfeições com precisão alimentada por IA.


Tecnologia de aprendizado profundo com IA– O XC-E utiliza algoritmos avançados de aprendizado profundo para reconhecer defeitos sutis, incluindo manchas na barriga e aderência de casca.

Inspeção completa de 360° sem pontos cegos– Diferentemente dos sistemas convencionais, o XC-E captura imagens de todos os ângulos, garantindo a detecção abrangente de materiais estranhos e pequenos defeitos em todos os lados de cada castanha.

Solução versátil de classificação tudo em um– Projetado para lidar com vários tipos de defeitos em uma única passagem, o XC-E se adapta a diferentes requisitos de classificação de castanhas de caju, reduzindo a necessidade de várias máquinas e simplificando sua linha de processamento.



Assista ao vídeo completo para ver o XC-E em operação com castanhas de caju.

Principais recursos de classificação mostrados no vídeo:

Recurso de classificação
Descrição
Detecção de defeitos na barriga
Identifica descoloração interna e manchas na barriga no lado plano das castanhas de caju
Aderência de casca e película
Remove castanhas com casca ou película parcialmente aderida para melhorar a aparência do produto final
Remoção de materiais estranhos
Detecta e ejeta pedras, vidro, plástico e outros contaminantes
Eliminação de pequenos defeitos
Captura pequenas rachaduras e danos causados por insetos


Nossa equipe está disponível para discutir como esta solução pode ser adaptada às suas necessidades específicas de processamento, metas de produção e especificações de qualidade. Entre em contato conosco hoje para uma consulta personalizada ou para solicitar um teste de amostra com seus próprios materiais.

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