ОЛІЯ-ФОТОЗВУК
Принципи
Система OIL-PHOTOWAVE використовує високошвидкісну технологію візуалізації для інтелектуального захоплення форми частинок, що протікають через проточну комірку. За допомогою інтелектуального алгоритму навчання отримуються морфологічні характеристики частинок зносу (такі як еквівалентний діаметр, морфологічний коефіцієнт та коефіцієнт пустотності), а частинки автоматично класифікуються та підраховуються для визначення основної форми зносу або джерела забруднення та визначення ступеня забруднення оливи, що дозволяє легко оцінити стан обладнання за лічені хвилини.
ТЕХНІЧНІ ХАРАКТЕРИСТИКИ
| ПРЕДМЕТ | ПАРАМЕТРИ | |
| 1 | Метод випробування | Високошвидкісна візуалізація |
| 2 | Техніка | Інтелектуальне розпізнавання зображень |
| 3 | Розмір пікселя | 1280×1024 |
| 4 | Роздільна здатність | 2 мкм |
| 5 | Оптичне збільшення | ×4 |
| 6 | Мінімальна межа виявлення форми частинок | 10 мкм |
| 7 | Мінімальна межа виявлення розміру частинок | 2 мкм |
| 8 | Класифікація частинок зносу | Різання, ковзання, втома та неметалеві матеріали |
| 9 | Ступінь забруднення | GJB420B, ISO4406, NAS1638 |
| 10 | Функції | Аналіз частинок зносу та ступеня забруднення; Модулі аналізу вологості, в'язкості, температури, діелектричної проникності для додаткових опцій |
| 11 | Час тестування | 3-5 хвилин |
| 12 | Об'єм зразка | 20 мл |
| 13 | Діапазон частинок | 2-500 мкм |
| 14 | Режим вибірки | 8-роликовий перистальтичний насос |
| 15 | Вбудований комп'ютер | 12,1-дюймовий IP-ПК |
| 16 | Розміри (В×Ш×Г) | 438 мм × 452 мм × 366 мм |
| 17 | Потужність | Змінний струм 220±10% 50 Гц 200 Вт |
| 18 | Вимоги до навколишнього середовища при експлуатації | 5°C~+40°C, <(95±3)% відносної ваги |
| 19 | Температура зберігання (°C) | -40°С ~ +65°C |
Типове застосування
Судноплавство, електроенергетика, машинобудування, промислове виробництво, авіація, залізниця
Основні характеристики
-Проаналізуйте фактичні морфологічні характеристики та форму зносу частинок розміром понад 10 мкм.
-Проаналізуйте ступінь забруднення розміром частинок понад 2 мкм.
-Варіанти багатоетапного режиму аналізу вологості, в'язкості, температури, діелектричної проникності.
-Навчальна база даних характеристик морфології частинок зносу та база даних щоденного аналізу.
-Класифікація зносу та аналіз тенденцій.
-Використання інтелектуального алгоритму навчання для класифікації та підрахунку частинок зносу, спричинених різанням, ковзанням, втомою та неметалевими (краплі води, волокна, гума, гравій та інші неметалеві) причинами.
