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| ब्रांड नाम: | WELLMAN |
| मॉडल संख्या: | IL-1000 |
| भुगतान की शर्तें: | टी/टी |
| एक्स-रे स्रोत | प्रकार | माइक्रोफोकस, बंद |
|---|---|---|
| ट्यूब वोल्टेज | 80kV | |
| ट्यूब करंट | 700μA | |
| फोकल स्पॉट आकार | 30 μm | |
| फ्लैट पैनल डिटेक्टर | प्रकार | सुपर डेफिनिशन डिजिटल एफपीडी |
| प्रभावी क्षेत्र | 430 मिमी*430 मिमी | |
| पिक्सेल आकार | 139μm | |
| संकल्प | 3072*3072 | |
| रील/ट्रे गिनती | अधिकतम आकार | ऑटो मोड 15" (380mm), मैनुअल मोड 17" (430mm) |
| अधिकतम मोटाई | ऑटो मोड 50mm, मैनुअल मोड 80mm | |
| मिन भागों का आकार | 01005 | |
| गति | 12 से 15 | |
| सटीकता | 01005 ≥ 99.98%, 0201 और ऊपर ≥ 99.99% | |
| मीडिया प्रकार | रील सामग्री, नमी प्रतिरोधी बैग के साथ ट्रे सामग्री | |
| उपकरण | आयाम | 2700 मिमी (एल) * 1400 मिमी (डब्ल्यू) * 1900 मिमी (एच) |
| वजन | 3000 किलो | |
| विद्युत आपूर्ति | AC110-220V 50/60HZ | |
| अधिकतम शक्ति | 4800W | |
| औद्योगिक पीसी | I7 सीपीयू, 16 जीबी रैम, 256 जीबी एसएसडी + 4 टी एचडीडी | |
| प्रदर्शन | 24 "एचडीएमआई एलसीडी | |
| प्रबंधन प्रणाली कनेक्शन | एमईएस, ईआरपी आदि। | |
रील वाहन में धकेल दिया जाता है के बाद, manipulator स्वचालित रूप से लोड, रील के 7 से 15 इंच का समर्थन
200 रोल (7" 8 मिमी मोटाई के साथ)
बारकोड, क्यूआर कोड स्कैन कर सकता है
स्वचालित बेल्ट स्थानांतरण
गिनती के बाद लेबल स्वचालित रूप से प्रिंट और पेस्ट करें, और स्वचालित रूप से डेटा अपलोड करें
manipulator स्वचालित रूप से रील वाहन में डाल दिया
कोई रिसाव नहीं, अंतर्राष्ट्रीय मानकः ≤1μSv/h
एक बार उपयोगकर्ताओं को पीछे के दरवाजे खोलने के बाद, एक्स-रे ट्यूब तुरंत बंद हो जाएगा. जब पीछे का दरवाजा खुला है, उपयोगकर्ताओं एक्स-रे चालू नहीं कर सकते
ऑपरेशन स्थिति के सामने, बंद करने के लिए दबाएं
| रील का आकार | भागों का आकार | मात्रा | सटीकता | गति |
|---|---|---|---|---|
| 7" (180 मिमी) | 01005 | 40000 | 99९८% | 14-15 साल |
| 7" (180 मिमी) | 0201 | 10000 | 99.99% | 13-15 वर्ष |
| 7" (180 मिमी) | 0402 | 10000 | 99.99% | 13-15 वर्ष |
| 10 " (254 मिमी) | 1206 | 5000 | 99.99% | 12 से 15 |
| 15 " (380 मिमी) | 1206 | 10000 | 99.99% | 12 से 15 |
हमारे गणना सॉफ्टवेयर एक शक्तिशाली कृत्रिम बुद्धिमत्ता गहरी सीखने एल्गोरिथ्म का उपयोग करता है. एल्गोरिथ्म के लिए घटकों को बांधने की जरूरत नहीं है,हम स्वचालित रूप से घटकों की पहचान करने और स्वचालित रूप से एल्गोरिथ्म लागू करने के लिए एआई का उपयोग. एल्गोरिथ्म गिने गए घटक डेटा को सीख सकता है, जैसेः
जैसे-जैसे घटकों की गिनती बढ़ती है, परिणाम अधिक से अधिक सटीक हो जाते हैं। जब हमें समान घटकों, या बड़ी ट्रे की गिनती करने की आवश्यकता होती है, तो हम इसे आसानी से संभाल सकते हैं।
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