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Intelligenter Röntgenrollenzähler für die Elektronik unterstützt MES, ERP, WMS und andere Systeme

Intelligenter Röntgenrollenzähler für die Elektronik unterstützt MES, ERP, WMS und andere Systeme

Markenname: WELLMAN
Modellnummer: XC-01
MOQ: 1
Zahlungsbedingungen: T/T
Versorgungsfähigkeit: Weltweite Lieferung
Detailinformationen
Herkunftsort:
China
Zertifizierung:
CE,ISO9001,FDA
Maximale Röhrenspannung:
80KV
Brennfleckgröße:
30μm
Verpackung Informationen:
Holzkiste
Versorgungsmaterial-Fähigkeit:
Weltweite Lieferung
Produktbeschreibung
Intelligente Röntgen-Rollenzählausrüstung für LED-Elektronik und andere Materialzählungen in Chargen
Produktvorteile
  • 80-kV-Mikrofokus-Röntgenröhre mit der längsten Lebensdauer und keinem Wartungsbedarf
  • 17-Zoll-Ultra-High-Definition-Digital-Flachbildschirmdetektor
  • Zählgeschwindigkeit unter 10 Sekunden für vier 7-Zoll-Rollen oder eine 15-Zoll-Rolle
  • Unterstützt bis zu 17-Zoll-Rollen mit feuchtigkeitsdichten Beuteln
  • Kostenlose Aktualisierungen des KI-Deep-Learning-Algorithmus
  • Unterstützt die Integration mit MES, ERP, WMS und anderen Systemen
  • Gleichzeitiges automatisches Scannen, Zählen und Drucken von Etiketten
  • Es ist keine Umschaltung zwischen Einzel- und Mehrrollenmodus erforderlich
  • Unterstützt die Verwaltung von Arbeitsaufträgen und die Abfrage von Zähldaten
Funktionsprinzip

Der Röntgenzähler ist mit einer Mikrofokus-Röntgenröhre, einem Flachdetektor, KI-Bildverarbeitung und einem intelligenten Zählalgorithmus ausgestattet. Mit einem abgeschirmten Gehäuse und einem industriellen Steuerungshost ermöglicht es eine zerstörungsfreie, schnelle und hochgenaue Zählung für SMD-Spulen.

X-ray component counter working principle diagram showing internal components and scanning process
Gerätespezifikationen
Röntgenquelle
Maximale Röhrenspannung 80kV
Maximaler Röhrenstrom 700μA
Brennfleckgröße 30μm
Typ Geschlossen, Mikrofokus
Flachdetektor
Wirkungsbereich 430 mm * 430 mm
Pixelgröße 139μm
Auflösung 3072 * 3072
Typ Digitales FPD
Rollenzählung
Maximale Größe 17" (430 mm)
Maximale Dicke 88mm
Min. Teilegröße 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 500kg
Stromversorgung AC110-220V 50/60HZ
Maximale Leistung 800W
Industrie-PC I7-CPU, 16 GB RAM, 256 GB SSD + 4 TB Festplatte
Anzeige 24-Zoll-HDMI-LCD
Sicherheitsfunktionen
Strahlungsleckage Keine Leckage
Sicherheitsverriegelung der Hintertür Die Röntgenröhre schaltet sich sofort aus, wenn die Hintertür geöffnet wird
Not-Aus An der Vorderseite angebrachter Not-Aus-Knopf für sofortige Stromunterbrechung
Einklemmschutz Sicherheitslichtvorhang deckt die gesamte Schublade ab; stoppt sofort, wenn ein Hindernis erkannt wird
Cloud-Datenbank

Jede Maschine stellt eine Verbindung zu einer dedizierten Cloud-Datenbank her. Zähldaten und Bilder werden automatisch hochgeladen; Der neueste Algorithmus und die neueste Komponentenbibliothek werden in Echtzeit heruntergeladen.

Cloud database integration diagram showing data flow between machines and cloud servers
KI-Deep-Learning-Algorithmus

Der Algorithmus kann die gezählten Komponentendaten lernen, wie zum Beispiel:

  • Seitenverhältnis der Komponente
  • Eckwinkel
  • Neigung der Komponente von innen nach außen
  • Bildverformung von der Mitte zum Rand
AI deep learning algorithm visualization showing component analysis and pattern recognition
Geschwindigkeit und Genauigkeit
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
Beispielbilder
Sample X-ray image showing component counting accuracy Close-up X-ray image of electronic components on reel X-ray scanning result display with component count verification Multiple component types visualized through X-ray technology High-resolution X-ray image demonstrating counting precision Final sample image showing comprehensive component analysis results