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99.99% の精度を備えた X 線リールカウンター、自動スキャンとラベル印刷をサポート

99.99% の精度を備えた X 線リールカウンター、自動スキャンとラベル印刷をサポート

ブランド名: WELLMAN
モデル番号: X線リールカウンターXC-01
Moq: 1
支払い条件: T/T
供給能力: 世界的な供給
詳細情報
起源の場所:
中国
証明:
CE,ISO9001,FDA
パッケージの詳細:
木製ケース
供給の能力:
世界的な供給
ハイライト:

自動スキャン付きのX線ロールカウンター

,

ラベル印刷機能を備えたX線カウンター

,

高精度なX線ロールカウンター

製品説明
99.99%のカウント精度,自動スキャンとラベル印刷のX線リールカウンター
主要 な 利点
  • 80kVの閉ざされたX線管: 延長使用寿命,メンテナンス不要
  • 17インチ超高解像度デジタルフラットパネル検出器 (FPD)
  • 超高速カウント: 4×7インチロールまたは 1×15インチ (380mm) ロールでは<10s
  • 湿度バリアバッグの最大17" (430mm) のロール/トレイをサポート
  • 終身無料のAIディープラーニングアルゴリズム更新;MES/ERP/WMSに対応
  • 自動同期コードスキャニング&カウント; ロールの取り除く時に自動ラベル印刷
  • シングル/マルチロールモードの切り替えなし; シングルロールカウントのための自動ラベル印刷
  • 作業注文番号のサポート; 記録の検索と統計のカウント
作業原理

先進的なX線技術と デジタル検出を組み合わせ 精密な部品分析とカウントを可能にします

Diagram illustrating the working principle of X-RAY XCO1 component counter showing X-ray source, detector, and component analysis process
設備の仕様
X線源
タイプ 統合されたマイクロフォーカス
最大チューブ電圧 80kV
最大チューブ電流 700μA
焦点の大きさ 30μm
平面パネル検出器
タイプ 超高画質のデジタルFPD
効果的領域 430mm * 430mm
ピクセルサイズ 139μm
決議 3072 * 3072
リール/トレイ数
最大サイズ 17インチ (430mm)
最大厚さ 88mm
パーツのサイズ 01005
スピード 7~10秒
精度 01005 ≥99.98%,0201以上 ≥99.99%
設備
サイズ 1000mm (L) * 1300mm (W) * 1820mm (H)
体重 580kg
電源 AC110-220V 50/60HZ
マックス パワー 800W
産業用PC I7CPU,16GRAM,256GSSD+4THDD
ディスプレイ 24インチHDMILCD
追加 機能
特徴 記述
オートコードスキャン バーコードとQRコード
ラベル印刷 ユーザがリールを取り出すときに対応するラベルを印刷します
数える 記録 時間帯,作業順序番号による問い合わせ
管理システム接続 MES,ERP,WMS など
モード切り替える シングル/マルチロールモードを切り替える必要はありません.
作業命令番号 作業命令番号の記録をサポートする
安全性
特徴 記述
放射線漏れ 漏れなし 国際基準: ≤1μSv/h
バックドア セキュリティ・インターロック X線チューブは,バックドアが開くとすぐに電源をオフ
ピンチ対策 安全ライトカーテンは引き出し全体をカバーし,障害物検出時にすぐに停止します.
緊急停止 前の操作位置に位置し,オフに押す
速度と精度性能

現在,さまざまなロールとコンポーネントのカウントパフォーマンスは以下の通りで,アルゴリズムの継続的な更新により速度と精度はさらに向上します.

リールサイズ 部品のサイズ 精度 スピード
7インチ (180mm) 01005 40000 99.98% 9から10まで
7インチ (180mm) 0201 20000 99.99% 8-9s
7インチ (180mm) 0402 10000 99.99% 7~8歳
7インチ (180mm) 0603 5000 99.99% 7~8歳
10インチ (254mm) 1206 5000 99.99% 7~8歳
15インチ (380mm) 1206 10000 99.99% 7~8歳
人工知能 ディープラーニングアルゴリズム

算数ソフトウェアは強力な人工知能の ディープラーニングアルゴリズムを利用し 部品を自動的に識別し 手動の結合なしで 適切なアルゴリズムを適用しますAIは数えた部品データから学習します:

  • アスペクト比分析
  • 各部品の角の角度測定
  • 内部から外への構成要素間の傾斜計算
  • 部品画像の内部から外部への変形分析

部品数 が 増加 する と,結果 は 徐々に 精度 が 向上 し ます.この システム は,時間 に 伴い より 精度 が 向上 し て いる よう に,類似 し た 部品 や より 大きい トレイ を 容易に 処理 する こと が でき ます.

Visualization of AI deep learning algorithm process showing component recognition and data analysis workflow
クラウドデータベース統合

すべてのウェルマンX線カウンターは クラウドデータベースに接続し 最新のデータベースの更新プログラムを ダウンロードしながら 機械データと画像を自動的にアップロードします私たちのエンジニアは 収集されたデータに基づいて アルゴリズムを継続的に最適化していますクラウドデータベースの定期的な更新をすべての顧客に提供します.

Diagram of cloud database system architecture showing data flow between machines and central cloud server

計算の精度は100%に近づきます 新しい部品を計算する際には データベースにデータが存在している場合は ソフトウェアが直接アクセスします効率を高めること,正確性,そしてカバー.

サンプル画像
Sample image showing reel counting process with component visualization Sample image demonstrating component detection and analysis results Sample image of counting statistics dashboard showing accuracy metrics and performance data Sample image of label printing output showing component information and count results