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Shanghai Yihuang Tecnologia Co., Ltd.
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Analisador de partículas de imagem em pó

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O Analisador de Grânulos de Imagem em Pó é aplicado principalmente à área de análise de grânulos de materiais grossos e granulados, como areia diamante, materiais de moagem, areia mecânica, areia fluvial, etc. Seu processo de teste é colocar uma amostra de cerca de 20g no funil de armazenamento, dispersar as partículas através de um carregador de vibração eletromagnética e um compartimento de tecido, e cair livremente no final do compartimento de tecido, com câmeras de alta velocidade capturando imagens de partículas durante a queda e analisando essas imagens através de computadores para obter dados de tamanho de partículas e partículas.
Detalhes do produto

YH-DIPSSérieAnalisador de partículas de imagem em pó

Aplicável principalmente à área de análise de partículas de tamanho de partículas de materiais gruesos e granulados, como areia diamante, materiais de moagem, areia de mecanismo, areia fluvial, etc. Seu processo de teste é colocar uma amostra de cerca de 20g no funil de armazenamento, dispersar as partículas através de um carregador de vibração eletromagnética e um compartimento de tecido, e cair livremente no final do compartimento de tecido, com câmeras de alta velocidade capturando imagens de partículas durante a queda e analisando essas imagens através de computadores para obter dados de tamanho de partículas e partículas.


DIPS-粉体动态图像法粒度仪.png


Modelo YH-DIPS-10

Método de amostragem Autopeso/pressão negativa (opcional)

Dimensão > 2um

Tipo de lente 0,75-10 vezes lente telescêntrica

NAValor > 0,1

Ampliação 1.3-10X ajustável

VOF máximo: 3000* 2000@3.45milímetros

DOF 13μm-300μm

Quadro 60fps

Fonte de luz LED monocromático

Resultados Distribuição de tamanho de partícula, estatística de vários parâmetros de morfologia de partículas, análise de morfologia de partículas individuais.

Vantagem técnica Ampla gama de detecção (2μm-3mm)

Lente multifocal profissional compatível com diferentes tipos de testes de partículas para evitar distorções morfológicas

Introdução de vários algoritmos, como o algoritmo de hiperresolução FIPS e o algoritmo inteligente de IA, para garantir a precisão dos dados

Configurar classificações de IA, fontes de partículas rastreáveis