Goede prijs  online

product details

Huis > Producten >
RÖNTGENSTRAALteller
>
X-Ray Component Counter Cloud Database Support Voor SMT Materiaalvoorraad

X-Ray Component Counter Cloud Database Support Voor SMT Materiaalvoorraad

Merknaam: WELLMAN
Modelnummer: XC01
Moq: 1
Betalingsvoorwaarden: T/T
Leveringsvermogen: Wereldwijd aanbod
Gedetailleerde informatie
Plaats van herkomst:
China
Certificering:
CE,ISO9001,FDA
Röntgenbuisspanning:
80KV
Type:
Gesloten, microfocus
Maximale buisspanning:
80KV
Effectief gebied:
430 mm * 430 mm
Pixelgrootte:
139μm
Oplossing:
3072*3072
Verpakking Details:
Houten kist
Levering vermogen:
Wereldwijd aanbod
Markeren:

X-Ray componententeller met cloud database

,

SMT materiaalvoorraad X-Ray teller

,

X-Ray teller voor SMT voorraad

Productbeschrijving
X-Ray Componententeller met Cloud Database Ondersteuning voor SMT Materiaalvoorraad
Geavanceerd X-ray SMD-onderdelentelsysteem met volledige MES-, ERP- en WMS-compatibiliteit voor gestroomlijnd voorraadbeheer.
Belangrijkste Voordelen
  • Werkorder nummerbeheer met telling record opvraag en statistische analyse
  • 80kV verzegelde X-ray buis voor verlengde levensduur en onderhoudsvrije prestaties
  • 17-inch super-hoge-resolutie digitale vlakpaneeldetector (FPD)
  • Ultrasnelle telling: meet vier 7-inch rollen of één 15-inch rol binnen 10 seconden
  • Geschikt voor maximaal 17" (430mm) rol of tray met vochtwerende zak
  • Permanent bijgewerkt AI deep learning algoritme met gratis updates
  • Naadloze integratie met MES, ERP, WMS en andere beheersystemen
  • Gelijktijdige barcode scanning en telling met automatische labelafdruk
  • Automatische modusdetectie - geen handmatige schakeling tussen enkele/meerdere rolmodi
Apparatuurspecificaties
X-ray Bron
Type Geïntegreerd, microfocus
Max buisspanning 80kV
Max buisstroom 700μA
Brandpuntsgrootte 30μm
Vlakpaneeldetector
Type Super definitie digitale FPD
Effectief gebied 430mm * 430mm
Pixelgrootte 139μm
Resolutie 3072 * 3072
Rol/Tray Tellen
Max grootte 17" (430mm)
Max dikte 88mm
Min onderdelengrootte 01005
Snelheid 7-10s
Nauwkeurigheid 01005 ≥ 99.98%, 0201 & hoger ≥ 99.99%
Prestatiecijfers
Rolgrootte Onderdelengrootte Hoeveelheid Nauwkeurigheid Snelheid
7" (180mm) 01005 40000 99.98% 9-10s
7" (180mm) 0201 20000 99.99% 8-9s
7" (180mm) 0402 10000 99.99% 7-8s
7" (180mm) 0603 5000 99.99% 7-8s
10" (254mm) 1206 5000 99.99% 7-8s
15" (380mm) 1206 10000 99.99% 7-8s
AI Deep Learning Technologie
Onze telsoftware integreert een krachtig kunstmatige intelligentie deep learning algoritme dat componenten automatisch identificeert zonder dat er component-algoritme koppeling nodig is. Het systeem leert van getelde componentgegevens, inclusief component hellingsgradiënten, aspect ratio analyse, hoekmetingen en beeldvervormingspatronen.
Naarmate het aantal teloperaties toeneemt, wordt het systeem steeds nauwkeuriger. Dit maakt efficiënte verwerking van vergelijkbare componenten of grotere trays met consistente precisie mogelijk.
AI deep learning algorithm visualization for component recognition
X-ray counter working principle diagram showing internal components
Cloud Database Integratie
Elke Wellman X-ray teller kan worden gekoppeld aan de cloud database. Het uploadt automatisch operationele gegevens en vastgelegde beelden, en downloadt de nieuwste algoritme-updates. Ons engineeringteam optimaliseert continu algoritmen met behulp van geaggregeerde veldgegevens verzameld van meerdere eenheden, en rolt verbeterde versies regelmatig uit naar alle verbonden apparaten.
Deze cloud-gebaseerde aanpak zorgt voor continue verbetering van de telnauwkeurigheid en dekking van componenttypen. Bij het tegenkomen van nieuwe componenten kan het systeem onmiddellijk relevante gegevens uit onze wereldwijde database raadplegen voor optimale efficiëntie en precisie.
Cloud database architecture diagram showing data flow between devices and cloud
Voorbeeldafbeeldingen
X-ray counter sample image showing component detection results
X-ray counter sample image demonstrating reel counting capability
X-ray counter sample image showing high-precision component analysis