GrainTech Bangladesh 2023 je platforma za udeležence, ki imajo globlji stik s proizvodi in tehnologijami, povezanimi s proizvodnjo, skladiščenjem, distribucijo, transportom in predelavo živilskih zrn in drugih živil. Serija razstav GrainTech je bila preizkušena platforma za zmanjšanje tehnološke vrzeli med predelavo in dobavno verigo, nadaljnjo dodano vrednost za doseganje izvoznih ciljev v segmentih, kot so riž, pšenica, stročnice, oljnice in začimbe, mlečni in sorodni sektorji.

Od 2. do 4. februarja bo Techik prinesel tehnologije in rešitve za razvrščanje barv na 11. GrainTech Bangladesh, določen obseg razstave opreme za predelavo hrane v Bangladešu in celo v Južni Aziji, v Darki v Bangladešu. Na razstavi bo predstavljena oprema od sortiranja, transporta, skladiščenja surovin, kot so pšenica, riž, žita, moka, stročnice, olje, začimbe, koruza itd., do mletja, mletja, predelave in pakiranja. Vsako leto so vodilni dobavitelji strojev za moko, pomožne opreme za predelavo hrane in tehničnih rešitev. Na razstavišču so štirje paviljoni, od tega en paviljon za opremo za predelavo žit.

Z uporabo tehnologij večspektralnega spektra, spektra več energij in tehnologije več senzorjev se Techik osredotoča na tehnologijo spektralne spletne detekcije ter raziskave in razvoj izdelkov.

Opremljen z barvnim senzorjem visoke ločljivosti 5400 slikovnih pik, visokosvetilnim LED
vir hladne svetlobe, visokofrekvenčni elektromagnetni ventil, kot tudi izbirni pametni sistem za zbiranje prahu, sortirniki barv Techik se pogosto uporabljajo v panogah, kot so žita, riž, oves, pšenica, fižol, orehi, zelenjava, sadje itd., ki strankam zagotavljajo z najboljšimi in najbolj ekonomičnimi rešitvami sortiranja.

Razvrščevalnik riževih barv Techik loči riževa zrna glede na barvne razlike v surovem rižu. Z uporabo barvnega senzorja s 5400 slikovnimi pikami, prepoznavanjem visoke ločljivosti in zmanjšanjem subtilne barvne razlike materiala lahko učinkovito razvrsti različne barve riža, kot je cel kredasti , jedro kredasto, kredasto, mlečno kredasto, rumenkasto, hrbtna linija riž, črno siva itd. Z nastavitvijo algoritma, je mogoče razlikovati delce velikosti, oblike in celo različnih fizikalnih lastnosti. Po drugi strani pa je mogoče ločiti običajne maligne nečistoče, na primer: steklo, plastika, keramika, kabelske vezice, kovina, žuželke, kamen, mišji iztrebki , sušilno sredstvo, nit, kosmiči, heterogeno zrnje, semenski kamen, slama, lupina zrn, semena trav, zdrobljena vedra, neoluščena itd.