Giới thiệu sản phẩm

I. Giới thiệu

Máy phân tích hạt mài đa chức năng Đĩa quang phổ hạt màiLà một cơ sở dữ liệu chi tiết, lưu trữ thông tin hình ảnh mài của tất cả các loại thiết bị bôi trơn. Cơ sở dữ liệu này kết hợp công nghệ quang phổ màng lọc với công nghệ quang phổ sắt phân tích, bao gồm 1000 hình ảnh màu và chi tiết của chúng. Sự kết hợp hữu cơ của hai công nghệ, đồng thời nâng cao hiệu quả và độ tin cậy của dự đoán thất bại đối với kim loại đen hoặc kim loại màu, phân tích các hạt mài nhỏ đã đạt được rất cao.

Bản đồ này có thể được sử dụng để phân tích hao mòn để chẩn đoán phát hiện thiết bị. Một bản đồ hạt mài trong dầu cơ khí bao gồm hình ảnh của các hạt mài trong một số loại dầu cơ khí để xác định nguồn gốc của hạt mài bằng cách phân tích các đặc điểm hình thái đường viền của hạt mài, đặc điểm kết cấu bề mặt của hạt mài, đặc điểm kích thước hạt mài và đặc điểm màu sắc của hạt mài. Sơ đồ của phát minh này được biên soạn trên cơ sở mười năm kinh nghiệm tích lũy của công nghệ phân tích phổ sắt, nó biên soạn các hình ảnh của các hạt mài điển hình khác nhau được tạo ra bởi ma sát máy và các hạt ô nhiễm khác nhau có trong dầu bôi trơn máy, mô tả chi tiết hơn về đặc điểm của chúng và cơ chế hoặc nguồn gốc của chúng, trình bày toàn diện các ví dụ về việc áp dụng công nghệ phân tích phổ sắt để giám sát điều kiện làm việc

Hai,Máy phân tích hạt mài đa chức năng Đĩa quang phổ hạt màicông dụng

1. Giúp kỹ sư phòng thí nghiệm xác định hạt mài nhanh chóng và chính xác, xác định tình trạng hao mòn của thiết bị

2、Giúp các kỹ sư bôi trơn nhà máy nhanh chóng xác định tình trạng hao mòn thiết bị và nguồn gây ô nhiễm, đảm bảo tình trạng hoạt động của thiết bị

Ba,Ưu điểm và tính năng sản phẩm của đĩa quang phổ hạt mài

1. Cơ sở dữ liệu tích hợp công nghệ màng lọc và phân tích kỹ thuật dán nhãn

2, Analytics Wizard hướng dẫn người dùng để tìm một phổ đồ liên quan hoặc phù hợp với hình ảnh vi mô dầu, dễ dàng sử dụng

Tích hợp hệ thống phân loại mức độ hao mòn dựa trên công nghệ phân tích quang phổ màng lọc, bao gồm mô-đun nhận dạng mức độ hao mòn (bao gồm 456 hình ảnh và hơn 100 trường hợp ứng dụng).