La 110a ChinaFeria de alimentos y bebidas se celebró en la ciudad de Chengdu, que se conoce como “Tierra de la Abundancia” del 20 al 22 de marzo.Como una de las exposiciones profesionales a gran escala en la industria alimentaria de China con la historia más larga y la influencia más extensa, la Feria de Alimentos y Bebidas de China siempre ha sido considerada como una "lana de viento" para observar el consumo.Contaminación de alimentos y bebidas Inspección por rayos Xdurante muchos años,Tecnología UnicompLa Comisión Europea ha presentado sus soluciones de control de la calidad de los alimentos en el 110°^ElChina Food & Drinks Fair para explorar el futuro de la industria alimentaria con los fabricantes.

En la actualidad, Unicomp Technology ha enumerado una serie deMáquinas de rayos X de la serie UNX para la detección de sustancias extrañas en alimentos, todas las series están hechas de material de grado alimenticio de acero inoxidable SUS304, especialmente para diferentes escenarios de aplicación de detección de sustancias extrañas en alimentos para crear soluciones de detección en línea personalizadas,sistema MES de acoplamiento sin fisuras, puede detectar con rapidez y precisión las sustancias extrañas de los alimentos, los defectos del envase, etc. También puede almacenar el número total de productos diarios, número calificado, número de NG, análisis de datos de retroalimentación en tiempo real,satisfacer con precisión las necesidades individuales, personalizar una variedad de estructuras de eliminación automática, lograr el monitoreo de la calidad de los alimentos mediante pruebas automáticas, masivas y sin supervisión, mejorar la eficiencia de la inspección de calidad,fiabilidad y trazabilidad de los datos de seguimiento, al tiempo que reduce en gran medida los costes de los ensayos.

Prueba de imágenes

Para las imágenes de rayos X, el Unicomp adopta la tecnología de detección de materia extraña alimentaria de inteligencia artificial desarrollada por él mismo, y tiene una base de datos de muestras de un millón de niveles con características como la evaluación del modelo,Preprocesamiento de datosAl establecer diferentes modelos de redes neuronales y simular y entrenar una gran cantidad de datos, para lograr una detección inteligente de alta precisión y alta eficiencia.

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