| Nama Merek: | WELLMAN |
| Nomor Model: | XC-01 |
| Moq: | 1 |
| Ketentuan Pembayaran: | T/T |
| Kemampuan pasokan: | Pasokan di seluruh dunia |
Penghitung Komponen Sinar-X Microfocus XC-01
| sinar-X Tipe | FPD digital definisi super | Tegangan tabung maks |
| 80kV | Arus tabung maks | |
| 700μA | Ukuran titik fokus | |
| 30μm | Panel | |
| datar detektor Tipe |
FPD digital definisi super | Area efektif |
| 430mm*430mm | Ukuran piksel | |
| 139μm | Resolusi | |
| 3072*3072 | Penghitungan | |
| gulungan/baki Ukuran maks |
17 inci (430mm) | Ketebalan maks |
| 88mm | Ukuran komponen min | |
| 01005 | 99,98% | |
| 01005 | Akurasi | |
| 7 inci (180mm) | Dimensi | |
| Peralatan | 1000mm (P)*1300mm (L)*1820mm (T) | Berat |
| 580kg | Catu daya | |
| AC110-220V 50/60HZ | Daya maks | |
| 800W | PC Industri | |
| CPU I7, RAM 16G, SSD 256G + HDD 4T | Layar | |
| LCD HDMI 24 inci | Fungsi | |
| lainnya Pemindaian |
kode otomatis Kode batang dan kode QR. |
Pencetakan label |
| mencetak label yang sesuai saat pengguna mengambil | gulungan. Catatan penghitungan |
|
| Kueri berdasarkan rentang waktu, nomor pesanan kerja. | Koneksi sistem | |
| manajemen MES, ERP, WMS, dll. |
Pengalihan mode | |
| Tidak perlu beralih mode gulungan tunggal/ganda | No. pesanan kerja | |
| Mendukung perekaman nomor pesanan kerja | Keamanan | |
| Kebocoran radiasi | Tidak ada kebocoran, standar internasional:≤1μSv/jam. | Interlock |
| pintu belakang Setelah pengguna membuka pintu belakang, tabung sinar-X akan |
mati seketika. Saat pintu belakang terbuka, pengguna tidak dapat menyalakan sinar-X. Anti-jepit |
|
| Tirai pengaman menutupi seluruh laci, laci akan | berhenti seketika jika ada sesuatu yang masuk. Berhenti darurat Di depan posisi operasi, tekan untuk mematikan daya. |
|
| 4. Kecepatan dan Akurasi | Hingga saat ini, waktu dan akurasi penghitungan berbagai ukuran gulungan adalah sebagai berikut. Akan menjadi |
| Ukuran Akurasi | Jumlah Akurasi | Kecepatan | 7 inci (180mm) | 01005 |
| 5000 | 99,98% | 9-10 detik | 7 inci (180mm) | 0201 |
| 5000 | 99,99% | 8-9 detik | 5. Algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan | 0402 |
| 5000 | 99,99% | 7-8 detik | 5. Algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan | Perangkat lunak penghitungan kami menggunakan algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan yang kuat. Tidak |
| 5000 | 99,99% | 7-8 detik | 5. Algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan | Perangkat lunak penghitungan kami menggunakan algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan yang kuat. Tidak |
| 5000 | 99,99% | 7-8 detik | 5. Algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan | Perangkat lunak penghitungan kami menggunakan algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan yang kuat. Tidak |
| 10000 | 99,99% | 7-8 detik | 5. Algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan | Perangkat lunak penghitungan kami menggunakan algoritma pembelajaran mendalam kecerdasan buatan yang kuat. Tidak |