制藥行業的片劑生產中，片劑在壓制過程中易因原料雜質、模具磨損產生的金屬碎屑混入片劑內部，或出現片劑缺角、裂紋等缺陷。東莞市卓馳自動化科技有限公司的 X 光異物檢測機，針對片劑 “形狀規則、密度均勻” 的特點，采用高速圖像采集與處理系統，每分鐘可檢測 2000-3000 片片劑，同時實現 “異物檢測 + 片劑缺陷檢測” 雙重功能。該設備能精細識別出片劑中的金屬異物、雜質顆粒，以及片劑的缺角、裂紋、厚度不均等缺陷，檢測精度可達 99.9% 以上。設備還支持與片劑壓制機聯動，當檢測到不合格產品時，可實時反饋給壓制機，及時調整生產參數，減少不合格品產生。檢測數據可自動存儲并生成報表，方便企業進行質量分析與追溯，助力制藥企業高效滿足 GMP 要求，保障片劑藥品質量。卓馳 X 光異物檢測機的防潮結構，適合高濕度的水產品加工車間。江蘇輸送式X光異物檢測機供應商

隨著消費者對產品質量安全的要求不斷提高，以及相關行業監管政策的日益嚴格，企業對產品檢測的標準也在不斷提升。東莞市卓馳自動化科技有限公司的 X 光異物檢測機，始終緊跟行業檢測標準的更新步伐，不斷升級設備性能，確保檢測結果符合的行業規范和監管要求。例如，在食品行業，針對新出臺的食品安全國家標準中對食品異物檢測的更嚴格規定，卓馳科技及時優化 X 光異物檢測機的檢測算法，提高對微小異物的檢測靈敏度，確保食品企業生產的產品符合國家標準；在制藥行業，根據藥品生產質量管理規范的要求，對 X 光異物檢測機的無菌設計、數據追溯功能等進行升級，滿足藥品生產的嚴格標準。卓馳科技以 “高標準嚴要求” 的工作態度，通過持續的技術創新，讓 X 光異物檢測機始終保持的檢測水平，幫助企業應對不斷提升的行業標準，確保企業產品合規上市。浙江石子X光異物檢測機卓馳 X 光檢測機采用模塊化設計，維修更換部件更便捷。

玩具紡織行業的布偶玩具生產中，布偶內部填充的 PP 棉、羽絨等材料易混入金屬雜質、毛發等異物，且布偶外部面料多為棉質、化纖等，傳統檢測方式難以穿透面料檢測內部異物。東莞市卓馳自動化科技有限公司的 X 光異物檢測機，針對布偶玩具 “面料輕薄、內部填充蓬松” 的特點，采用低劑量高靈敏度 X 光檢測技術，能穿透布偶面料與填充材料，精細檢測出內部直徑 0.18mm 以上的金屬異物、毛發等。設備配備的柔性輸送臺，可避免布偶玩具在檢測過程中變形，同時通過可調速系統，適配不同尺寸布偶的檢測需求（如小型布偶每分鐘檢測 120-150 個，大型布偶每分鐘檢測 40-60 個）。在布偶玩具生產線中，設備可安裝在成品組裝后，對每一個布偶玩具進行終檢測，確保產品安全，助力企業打造受兒童喜愛的質量布偶玩具品牌。

玩具紡織行業的兒童衣物生產中，衣物面料在紡織、裁剪、縫制過程中易混入金屬雜質、玻璃纖維等異物，且衣物上的紐扣、拉鏈等配件若存在金屬碎屑，也會對兒童皮膚造成傷害。東莞市卓馳自動化科技有限公司的 X 光異物檢測機，針對兒童衣物 “輕薄、多配件” 的特點，采用高靈敏度檢測技術，能精確檢測出衣物面料中直徑 0.15mm 以上的金屬雜質、玻璃纖維，以及紐扣、拉鏈配件中的金屬碎屑。設備配備的寬幅輸送臺，可適配不同尺寸的兒童衣物，輸送過程中通過靜電消除裝置，避免衣物因靜電吸附在輸送帶上。在兒童衣物生產線中，設備可安裝在縫制工序后、包裝工序前，對每一件衣物進行檢測，檢測效率可達每小時 400-600 件，幫助企業嚴格把控兒童衣物質量，滿足家長對兒童衣物 “安全、舒適” 的需求。卓馳 X 光檢測機的占地面積小，適合車間緊湊的生產布局。

隨著環保意識的不斷提高，綠色生產已成為工業發展的重要趨勢，企業在選擇生產設備時，也越來越注重設備的環保性能。東莞市卓馳自動化科技有限公司的 X 光異物檢測機，在研發和生產過程中，充分考慮環保因素，打造出符合綠色生產要求的檢測設備。該設備采用節能型 X 光管和低功耗電器元件，有效降低了設備運行時的能耗，與傳統檢測設備相比，能耗降低了 15% 以上，為企業節約能源成本的同時，減少了對環境的能源消耗。同時，設備在生產過程中嚴格控制有害物質的使用，選用環保型材料，確保設備本身對環境無污染。此外，X 光異物檢測機通過精確檢測，可減少因產品質量問題導致的廢品率，降低資源浪費，符合綠色生產中資源高效利用的要求。卓馳科技以實際行動踐行綠色生產理念，為企業提供環保、高效的 X 光異物檢測設備，助力企業實現可持續發展。卓馳 X 光檢測機的清潔方便，減少設備維護的時間成本。廣東多功能X光異物檢測設備廠家

在兒童衣物檢測中，卓馳 X 光設備能檢出面料中的玻璃纖維雜質。江蘇輸送式X光異物檢測機供應商

東莞市卓馳自動化科技有限公司的 X 光異物檢測機在異物識別環節，采用AI 深度學習圖像識別算法作為重點工作原理支撐。設備出廠前，研發團隊會采集上萬種不同行業的產品樣本（如食品中的肉類、藥品中的膠囊、化妝品中的膏霜）與對應異物樣本（如不同材質、不同尺寸的金屬、玻璃、塑料），構建龐大的圖像數據庫。通過卷積神經網絡（CNN）對數據庫中的圖像進行訓練，使系統掌握不同產品與異物的灰度特征、形態特征、邊緣特征 —— 例如，金屬異物通常呈現規則的邊緣與均勻的深灰度，玻璃碎片則有不規則邊緣與半透明灰度特征。實際檢測時，系統將實時采集的產品圖像與訓練好的特征模型進行比對，通過概率計算判斷是否存在異物：當相似度超過預設閾值（如 95%）時，判定為異物并觸發后續動作，隨著設備使用時間增加，系統還可通過增量學習不斷優化模型，提升對新型異物的識別能力。江蘇輸送式X光異物檢測機供應商