公司介绍
合肥安晶龙电子股份有限公司(新三板股票代码:838092),前身合肥安晶龙智能控制研究所,创办于2001年,是一家专业从事色选机技术研发、生产、销售的***高新技术企业。公司位于安徽省合肥市高新区,拥有现代化的生产车间和国际****的生产设备,年产值近亿元。其产品广泛应用于矿产,再生资源,食品及中药材等行业,解决行业分选难题。 部分品种的色选效果已经超过国外同类产品。营销网络遍布中国各个区域,产品远销欧洲、美洲、非洲、东南亚、中东等30多个国家和地区。公司有一支以图像识别技术专家为领头人的高素质研发团队,将世界**的图像识别技术应用在色选机领域。先后获得多项***,成功研发“安晶龙”牌(Ang
主推产品
安晶龙履带式矿石色选机,分选精度高,算法带出比低,干湿两选
面议安晶龙履带矿石C型机专场推荐,可湿选,可选范围0.5-3公分,可定制,安晶龙老客户一次性订购4台
面议安晶龙履带矿石色选机,石英专场推荐,可选尺寸16目-2公分左右,型号多种,可定制
面议组合推荐产品
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9月8日-11日,2024国际(亳州)中医药博览会暨第40届全国(亳州)中药材交易会在安徽亳州盛大召开。安晶龙携深度学习中药材色选机及最新分选解决方案惊艳亮相展会,加强与各大医药界同仁的交流与合作,助力中医药产业高质量发展。亮点纷呈,实力出圈聚焦展会现场,安晶龙展位大放异彩,吸引了众多专业观众的关注。安晶龙专业团队始终以最饱满的热情和最专业的态度,为客户详细介绍各类产品的特点和优势,并针对客户的实
9月5日-9月7日,2024年第二届中国—东盟非金属矿工业博览会在广西南宁召开,合肥安晶龙电子股份有限公司作为矿石智能分选设备供应商应邀参展。本届博览会聚焦“打造湾区战略腹地 推动非矿绿色发展”主题,充分展示中国—东盟绿色矿山、绿色加工、绿色应用等领域的最新成果,吸引国内外非矿开发、粉体加工、机械装备等400多家企业参会,促进地区间企业间的技术交流与经贸合作。作为行业内的佼佼者,安晶龙专注于为非金
2024年8月22日-24日,为期三天的第9届贵州·遵义国际辣椒博览会在遵义虾子中国辣椒城圆满落下帷幕。安晶龙携最新AI深度学习辣椒色选机精彩亮相本届辣博会,展示了最新的技术成果和专业的辣椒分选解决方案,吸引了众多客户驻足咨询。展会回顾展会现场,安晶龙展位人流涌动,吸引了众多行业精英驻足交流。安晶龙专业团队竭诚接待每一位客户,与新老朋友进行了深入的互动交流和技术探讨,现场氛围热烈。展会期间,省委常
作为中国履带式色选机领先者,安晶龙拥有丰富的行业经验和持续创新的技术积累,针对多个行业细分场景推出专业化、智能化的分选解决方案,为客户提供更优质的选择。鹅卵石作为日常生活中的常见石材,其工业级应用价值还有待进一步挖掘,如可以作为工业硅冶炼的原料。工业硅,又称金属硅或结晶硅,是由硅石和碳质还原剂(如石油焦、洗精煤、木炭等)在矿热炉中冶炼而成的产品。工业硅通过一系列提纯工艺,生成多晶硅和单晶硅,广泛应
7月16日,安徽大学电子信息工程学院的21级电子信息工程专业学生抵达安晶龙公司开始了为期两周的实习活动。实习期间,同学们深入了解了安晶龙公司的发展历程和企业文化,收获了丰富的知识和宝贵的经验。01现场参观学习为了增进同学们对色选机行业的了解、快速认识安晶龙公司,人力资源中心为安大师生全面讲解了色选产业及公司发展历程、荣誉情况、核心产品等,并组织师生到公司演示厅,生产现场参观学习。同学们认真听讲解、
再生资源是指在社会生产和生活消费过程中产生的,已经失去原有全部或部分使用价值,经过回收、加工处理,能够使其重新获得使用价值的各种废弃物。再生资源覆盖了商品和资源在生产和生活环节流通的全过程。随着环保意识的增强与回收技术的发展,色选机成为了推动再生资源高效回收利用的关键力量。作为色选机行业的佼佼者,安晶龙凭借其卓越的技术实力和优异的产品性能,为废塑料、金属、玻璃及炉渣等可再生资源提供了智能化分选解决
在这个夏日炎炎,酷暑难挡的季节,安晶龙公司迎来了发货的小高峰。为了保证产品能够及时送达客户手中,员工们坚守生产一线,在各自的工作岗位上尽情挥洒汗水,用实际行动保障产品如期发货。忙碌而有序的发货现场在安晶龙的生产车间,工作人员全身心地投入到生产发货的热情中。他们忙中有序地进行打包、装车,按时按质完成任务,不辜负客户的信任。严格把控产品质量细节决定成败,品质赢得未来。每台设备在发货前,均会经过多道工序
蒜米原料中常混有伤疤、黑点、霉变、腐坏以及皮、梗、石块等不良品和杂质,严重影响其质量和价值。如何快速有效去除这些坏料,提高蒜米的品质呢?传统的蒜米分选方式主要依靠人工挑选,不仅费时费力,而且难以满足生产需求。特别是夏季温度高,易变坏,需要快速分选入库。而大蒜色选机可以代替人工高效去除蒜米原料里的不良品,降低人工成本,提高分选效率。安晶龙深度学习蒜米色选机,搭载了最新的AI智能技术,通过深度学习算法
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