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17" X Ray Parts Counter With 99.98% Accuracy And AI Deep Learning

17" X Ray Parts Counter With 99.98% Accuracy And AI Deep Learning

Markenname: WELLMAN
Modellnummer: XC-01
MOQ: 1
Zahlungsbedingungen: T/t
Detailinformationen
Herkunftsort:
CHINA
Zertifizierung:
CE, FDA
Röntgenröhrenspannung:
80kv
Typ:
Geschlossen, Mikrofokus
Maximale Rohrspannung:
80kv
Wirkungsbereich:
430 mm*430 mm
Pixelgröße:
139μm
Auflösung:
3072*3072
Verpackung Informationen:
Holzkoffer
Hervorheben:

17" X Ray Parts Counter

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AI Deep Learning xray parts counter

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17" x ray chip counter

Produktbeschreibung
Röntgenteilezähler 17" Super Definition FPD 99,98 % Genauigkeit, unterstützt MES/ERP/WMS
Produktübersicht

Der Röntgen-Teilezähler XC-01 verfügt über einen 17-Zoll-Super-Definition-Flachbildschirmdetektor (FPD) mit einer Zählgenauigkeit von 99,98 %, der für die nahtlose Integration mit MES-, ERP- und WMS-Systemen konzipiert ist.

Hauptvorteile
  • Geschlossene 80-kV-Röntgenröhre:Längere Lebensdauer bei wartungsfreiem Betrieb
  • 17-Zoll-Super-Definition-Digital-FPD:Hochauflösende Bildgebung für präzise Komponentenzählung
  • Ultraschnelles Zählen:Verarbeitet vier 7-Zoll-Rollen oder eine 15-Zoll-Rolle (380 mm) in weniger als 10 Sekunden
  • Große Kapazität:Bietet Platz für bis zu 17 Zoll (430 mm) große Rollen oder Tabletts mit feuchtigkeitsdichten Beuteln
  • KI-Deep-Learning-Algorithmus:Kontinuierlich kostenlos aktualisiert, kompatibel mit MES/ERP/WMS-Systemen
  • Automatische Vorgänge:Gleichzeitiges Scannen, Zählen und Drucken von Etiketten
  • Smart-Mode-Handling:Das Umschalten zwischen Einzel-/Mehrrollenmodus entfällt
  • Erweitertes Tracking:Arbeitsauftragsnummernfunktion mit Zähldatenabfrage und Statistik
Technische Spezifikationen
Röntgenquelle
Typ Integriert, Mikrofokus
Maximale Röhrenspannung 80kV
Maximaler Röhrenstrom 700μA
Brennfleckgröße 30μm
Flachdetektor
Typ Super-Definition-Digital-FPD
Wirkungsbereich 430 mm * 430 mm
Pixelgröße 139μm
Auflösung 3072 * 3072
Rollen-/Tray-Zählung
Maximale Größe 17" (430 mm)
Maximale Dicke 88mm
Mindestteilegröße 01005
Geschwindigkeit 7-10s
Genauigkeit 01005 ≥ 99,98 %, 0201 und höher ≥ 99,99 %
Ausrüstung
Abmessungen 1000 mm (L) * 1300 mm (B) * 1820 mm (H)
Gewicht 580kg
Stromversorgung AC110-220V 50/60HZ
Maximale Leistung 800W
Industrie-PC I7-CPU, 16 GB RAM, 256 GB SSD + 4 TB Festplatte
Anzeiger 24-Zoll-HDMI-LCD
Sicherheitsfunktionen
Strahlungsleckage Keine Leckage, internationaler Standard: ≤1μSv/h
Sicherheitsverriegelung der Hintertür Automatische Abschaltung des Röntgengeräts beim Öffnen der Tür
Einklemmschutz Der Sicherheitslichtvorhang deckt die gesamte Schublade ab
Nothalt An der Vorderseite angebrachter Not-Aus-Schalter
Leistungskennzahlen
Rollengröße Teilegröße Menge Genauigkeit Geschwindigkeit
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
KI-Deep-Learning-Technologie

Unsere Zählsoftware nutzt leistungsstarke künstliche Intelligenz, die Komponenten automatisch identifiziert, ohne dass eine manuelle Algorithmenbindung erforderlich ist. Das System lernt aus gezählten Komponentendaten, einschließlich:

  • Analyse des Seitenverhältnisses
  • Messung des Eckwinkels von Bauteilen
  • Steigungsanalyse zwischen Komponenten
  • Verfolgung der Bildverformung

Die Zählgenauigkeit verbessert sich kontinuierlich, je mehr Komponenten das System verarbeitet. Die Technologie passt sich problemlos an ähnliche Komponenten oder größere Tabletts an.

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Cloud-Datenbank-Integration

Jedes Röntgengerät verbindet sich mit unserer Cloud-Datenbank für:

  • Automatischer Daten- und Bild-Upload
  • Kontinuierliche Algorithmusoptimierung durch Ingenieure
  • Regelmäßige Datenbankaktualisierungen für alle Kunden

Die Zählgenauigkeit des Systems nähert sich im Laufe der Zeit 100 %, wobei die Abdeckung der Komponententypen zunimmt. Wenn neue Komponenten entdeckt werden, nutzt das System vorhandenes Datenbankwissen für eine sofortige, hocheffiziente Verarbeitung.

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Funktionsprinzip
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Beispielbilder
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