식품 금속 탐지기: 식품 안전의 충성스러운 수호자

식품 금속 검출기는 현대 식품 산업에서 중요한 역할을 하며 필수 불가결합니다.

국민의 생활수준이 향상되면서 식품안전에 대한 관심도 높아지고 있습니다. 식품금속검출기는 식품 중의 금속불순물을 적시에 검출할 수 있으며, 식품에 혼입된 금속이물질로 인한 안전사고를 효과적으로 예방할 수 있습니다. 통계에 따르면 매년 식품에 혼입된 금속 이물질로 인한 소비자 피해가 많이 발생하고 있습니다. 금속탐지기의 존재는 소비자의 건강을 지키기 위한 견고한 방어선과 같습니다.

식품 품질 개선 측면에서 금속 탐지기는 지울 수 없는 공헌을 했습니다. 원재료, 완제품, 중간가공품 등을 검사하여 원재료부터 제품의 품질을 확보하고, 불량 및 부적격 식품을 배제할 수 있습니다. 예를 들어 식품 생산 과정에서 금속검출기는 나사, 너트 등의 금속 이물질을 검출할 수 있습니다. 이러한 이물질이 식품에 혼입되어 제품 품질에 영향을 미치는 것을 방지하기 위해 생산 설비에 , 공구 파편 등을 제거합니다. 동시에 금속검출기에 의한 엄격한 검사를 거쳐 제품의 전반적인 품질 수준을 향상시키고 시장 경쟁력을 강화할 수 있습니다.

소비자의 신뢰는 기업의 생존과 발전의 열쇠입니다. 식품 금속 탐지기를 사용함으로써 기업은 식품의 안전과 품질을 보다 잘 보장할 수 있으며, 이를 통해 제품에 대한 소비자의 신뢰와 만족도를 높일 수 있습니다. 기업이 생산 과정에서 식품 안전을 보장하기 위해 첨단 금속 탐지기를 사용한다는 사실을 소비자가 알면 해당 기업의 제품을 더 많이 구매할 의향이 생길 것입니다. 이는 회사의 브랜드 구축과 시장 확장에 큰 의미가 있습니다.

요약하면, 식품 금속 검출기는 현대 식품 산업에서 대체할 수 없는 중요성을 갖습니다. 이는 안전사고 발생을 예방할 수 있을 뿐만 아니라 식품 품질과 소비자 신뢰도를 향상시켜 식품산업의 건전한 발전을 강력하게 보장합니다.

1.전자유도의 원리

식품 금속 탐지기는 전자기 유도 원리를 사용하여 금속을 탐지합니다. 교류 전류가 감지기의 전송 코일을 통과하면 주변에 교류 자기장이 생성됩니다. 금속 이물질이 감지기에 들어가면 금속은 전도체이고 외부 자기장 변화에 반응할 수 있기 때문에 자기장이 금속 물체 내부에 전류를 유도합니다. 금속 물체 내부에 유도된 전류는 자체 자기장을 생성하고 이는 차례로 전송 코일에 영향을 미칩니다. 감지기의 수신 코일은 이러한 변화하는 자기장을 감지하고 신호를 전기 신호로 변환합니다. 증폭 및 필터링 후 전기 신호는 감지기 회로에서 인식될 수 있습니다. 금속 물체의 크기, 모양 또는 위치가 감지기 코일에 충분히 큰 전자기적 변화를 일으킬 만큼 큰 경우 감지기는 신호를 보냅니다.

2. 식품 가공업체는 선택적 스윕을 사용하여 애플리케이션에 가장 적합한 단일 주파수를 빠르고 쉽게 식별합니다. 이 기술은 제품 영향을 제거하고 온도 변화 및 전자기 간섭에 대한 결과를 수정합니다. 또한 각 생산 실행에 대한 결과 문서도 제공합니다. Selective Sweep은 단일 주파수 기술로 이전에 가능했던 것보다 최대 25% 더 작은 금속 이물질을 감지할 수 있습니다. 자동 단계 재학습은 긴 가동 중단 시간이나 큰 온도 변화 후에 제품 단계를 재동기화합니다. 예를 들어 잘못된 거부를 방지하기 위해 단일 버튼을 누를 필요가 없습니다. 감자 칩이나 치즈와 같은 응용 분야에서는 전도성 염분 함량으로 인해 생성된 신호를 제어하기 위해 더 낮은 주파수가 필요할 수 있지만, 미네랄이 풍부한 야채에서 스테인리스강 구성 요소를 감지하는 데는 더 높은 주파수가 더 적합할 수 있습니다. 선택적 스위프(Selective Sweep)는 50~1000kHz의 전체 주파수 범위를 감지할 수 있으므로 각 애플리케이션에 가장 적합한 주파수가 선택됩니다.

3.자동 학습은 탐지 성능 최적화와 관련된 불확실성을 제거합니다. 직관적인 화면 마법사를 통해 사용자는 몇 분 안에 효율적인 설정을 효율적으로 완료할 수 있습니다. 그런 다음 작동 주파수를 사용하여 특정 응용 분야에 맞게 조정된 아주 작은 금속 이물질도 감지할 수 있습니다. 오염되지 않은 식품은 감지기 구멍을 원활하게 통과하는 반면, 사전 결정된 크기의 철, 비철 및 스테인리스강 금속 볼은 제품 스트림에 도입된 후 데이터 캡처 및 처리를 위해 감지기 구멍을 통과합니다. 자동 학습 기능은 이 데이터를 활용하여 최적의 감지 빈도를 식별하고 이에 따라 모든 감도 매개변수를 자동으로 구성합니다. 또한 고유한 시각적 그래프 채점 알고리즘은 생산 공정 전반에 걸쳐 각 금속구의 감지 가능성을 보여줍니다. 자동 학습 중에 추가 샘플을 통합함으로써 이 알고리즘은 향상된 정밀도로 설정을 세분화하여 사용자의 제품 안전에 대한 우려를 완화할 수 있습니다. 이와 대조적으로 기존의 단일 고정 주파수 금속 탐지기를 구성하는 것은 노동 집약적인 작업이므로 광범위한 실험이 필요하고 오류가 발생하기 쉽습니다. 각각의 새로운 주파수 설정에서 숙련된 작업자는 검사 사양 준수 여부를 확인하기 위해 금속 탐지기를 조정하고 테스트하는 데 몇 시간을 투자할 수 있습니다.'

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