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| Markenname: | WELLMAN |
| Modellnummer: | XC-01 |
| MOQ: | 1 |
| Zahlungsbedingungen: | T/T |
| Versorgungsfähigkeit: | Weltweite Lieferung |
Microfocus X-Ray Teilezähler XC-01
| Röntgenquelle Typ | 430mm*430mm | Max. Röhrenspannung |
| 80kV | Max. Röhrenstrom | |
| 700μA | Brennpunktgröße | |
| 30μm | Flachbildschirm-Detektor | |
| Typ Super-Definition Digital FPD Effektive Fläche |
430mm*430mm | Pixelgröße |
| 139μm | Auflösung | |
| 3072*3072 | Rollen-/Tray-Zählung | |
| Max. Größe | 17”(430mm) | |
| Max. Dicke 88mm |
Min. Teilegröße | 01005 |
| Geschwindigkeit | 7-10s | |
| Genauigkeit | 5000 | |
| 7”(180mm) | 1000mm (L)*1300mm (B)*1820mm (H) | |
| 7-8s | 580kg | |
| Stromversorgung | AC110-220V 50/60HZ | Max. Leistung |
| 800W | Industrie-PC | |
| I7 CPU, 16G RAM, 256G SSD+4T HDD | Display | |
| 24” HDMI LCD | Weitere Funktionen | |
| Automatischer Code-Scan | Barcode und QR-Code. | |
| Etikettendruck | Druckt das entsprechende Etikett, wenn der Benutzer eine Rolle entnimmt. | |
| Zählprotokoll Abfrage nach Zeitbereich, Arbeitsauftragsnummer. |
Verbindung zum Managementsystem MES, ERP, WMS etc. |
Moduswechsel |
| Kein Wechsel des Einzel-/Mehrfachrollenmodus erforderlich | Arbeitsauftragsnummer Unterstützt die Aufzeichnung der Arbeitsauftragsnummer |
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| Sicherheit | Strahlungsleckage | |
| Keine Leckage, internationaler Standard:≤1μSv/h. Sicherheit der Hintertür |
Verriegelung | |
| Sobald Benutzer die Hintertür öffnen, wird die Röntgenröhre sofort abgeschaltet. Wenn die Hintertür geöffnet ist, können Benutzer die Röntgenstrahlung nicht einschalten. | Quetschschutz | |
| Lichtschranke deckt die gesamte Schublade ab, die Schublade stoppt sofort, wenn etwas hineingelangt. | Not-Aus | |
| Vor der Bedienposition drücken, um abzuschalten. | 4. Geschwindigkeit und Genauigkeit | Bis jetzt sind die Zählzeit und Genauigkeit verschiedener Rollengrößen wie folgt. Sie werden schneller und genauer, wenn unser Algorithmus aktualisiert wird. |
| Rollen-Größe Teile-Größe |
Menge Genauigkeit Geschwindigkeit |
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| 7”(180mm) | 01005 40000 99,98% |
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| 9-10s | 7”(180mm) |
| 8-9s 10000 | 0402 10000 | 99,99% | 7-8s | 7”(180mm) |
| Unsere Zählsoftware verwendet einen leistungsstarken KI-Deep-Learning-Algorithmus. Keine Bindung von Komponenten an den Algorithmus erforderlich, wir verwenden KI, um Komponenten automatisch zu identifizieren und den Algorithmus automatisch anzuwenden. Der Algorithmus kann die gezählten Komponentendaten lernen, wie z.B.: 1. Seitenverhältnis 2. Der Winkel jeder Ecke der Komponente; 3. Neigung zwischen Komponenten von innen nach außen; 4. Verformung von Komponentenbildern von innen nach außen usw. Mit zunehmender Anzahl von gezählten Komponenten werden die Ergebnisse immer genauer. Wenn wir ähnliche Komponenten oder größere Trays zählen müssen, können wir dies problemlos bewältigen. | 5000 | 99,99% | 7-8s | 10”(254mm) |
| Unsere Zählsoftware verwendet einen leistungsstarken KI-Deep-Learning-Algorithmus. Keine Bindung von Komponenten an den Algorithmus erforderlich, wir verwenden KI, um Komponenten automatisch zu identifizieren und den Algorithmus automatisch anzuwenden. Der Algorithmus kann die gezählten Komponentendaten lernen, wie z.B.: 1. Seitenverhältnis 2. Der Winkel jeder Ecke der Komponente; 3. Neigung zwischen Komponenten von innen nach außen; 4. Verformung von Komponentenbildern von innen nach außen usw. Mit zunehmender Anzahl von gezählten Komponenten werden die Ergebnisse immer genauer. Wenn wir ähnliche Komponenten oder größere Trays zählen müssen, können wir dies problemlos bewältigen. | 5000 | 99,99% | 15”(380mm) | |
| Unsere Zählsoftware verwendet einen leistungsstarken KI-Deep-Learning-Algorithmus. Keine Bindung von Komponenten an den Algorithmus erforderlich, wir verwenden KI, um Komponenten automatisch zu identifizieren und den Algorithmus automatisch anzuwenden. Der Algorithmus kann die gezählten Komponentendaten lernen, wie z.B.: 1. Seitenverhältnis 2. Der Winkel jeder Ecke der Komponente; 3. Neigung zwischen Komponenten von innen nach außen; 4. Verformung von Komponentenbildern von innen nach außen usw. Mit zunehmender Anzahl von gezählten Komponenten werden die Ergebnisse immer genauer. Wenn wir ähnliche Komponenten oder größere Trays zählen müssen, können wir dies problemlos bewältigen. | 10000 | |||
| Unsere Zählsoftware verwendet einen leistungsstarken KI-Deep-Learning-Algorithmus. Keine Bindung von Komponenten an den Algorithmus erforderlich, wir verwenden KI, um Komponenten automatisch zu identifizieren und den Algorithmus automatisch anzuwenden. Der Algorithmus kann die gezählten Komponentendaten lernen, wie z.B.: 1. Seitenverhältnis 2. Der Winkel jeder Ecke der Komponente; 3. Neigung zwischen Komponenten von innen nach außen; 4. Verformung von Komponentenbildern von innen nach außen usw. Mit zunehmender Anzahl von gezählten Komponenten werden die Ergebnisse immer genauer. Wenn wir ähnliche Komponenten oder größere Trays zählen müssen, können wir dies problemlos bewältigen. | 6. Cloud-Datenbank | |||
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Tel.
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