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고해상도 자동 SMT 릴 X-레이 카운터 (AI 딥 러닝 알고리즘 포함)

고해상도 자동 SMT 릴 X-레이 카운터 (AI 딥 러닝 알고리즘 포함)

브랜드 이름: Wellman
모델 번호: IL-1000
모크: 1
지불 조건: t/t
상세 정보
원래 장소:
중국
인증:
CE/FDA
엑스선관 전압:
80 킬로볼트
유형:
폐쇄, 미세 초점
최대 튜브 전압:
80 킬로볼트
실효 면적:
430mm*430mm
픽셀 크기:
139μm
해결:
3072*3072
포장 세부 사항:
나무 케이스
강조하다:

고해상도 SMT 릴 X-레이 카운터

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고해상도 X-레이 부품 카운터

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AI SMT 릴 X-레이 카운터

제품 설명
자동 X선 릴 카운터
작동 원리
고해상도 자동 SMT 릴 X-레이 카운터 (AI 딥 러닝 알고리즘 포함) 0 고해상도 자동 SMT 릴 X-레이 카운터 (AI 딥 러닝 알고리즘 포함) 1
우리의 장점
수명이 길어지고 유지 관리가 필요 없는 작동을 위한 80kV X선관
초고화질 17인치 디지털 평면 패널 감지기(FPD)
릴당 최고 12초의 초고속 카운팅
최대 17"(430mm) 릴 또는 수분 차단 백이 포함된 트레이 지원
무료 업데이트로 영구적으로 업데이트되는 AI 딥러닝 알고리즘
MES, ERP, WMS 및 기타 관리 시스템과 통합
특별한 경우(소량, 중량/크기 초과 또는 포장된 릴)를 위한 수동 모드
완전 자동화된 계산 프로세스를 위한 AGV 도킹 지원
실사기록 조회 및 통계를 통한 작업지시번호 기능
하드웨어 매개변수
엑스레이 소스
유형 미세초점
최대 튜브 전압 80kV
최대 튜브 전류 700μA
초점 크기 30μm
평면 패널 감지기
유형 초고화질 디지털 FPD
유효면적 430mm*430mm
픽셀 크기 139μm
해결 3072*3072
릴/트레이 계산
최대 크기 자동 모드 15"(380mm), 수동 모드 17"(430mm)
최대 두께 자동 모드 50mm, 수동 모드 80mm
최소 부품 크기 01005
속도 12~15초
정확성 01005 ≥ 99.98%, 0201 이상 ≥ 99.99%
미디어 유형 릴재, 트레이재, 방습백 포함
장비
치수 2700mm(길이) * 1400mm(너비) * 1900mm(높이)
무게 3000kg
전원공급장치 AC110-220V 50/60HZ
최대 전력 4800W
산업용 PC I7 CPU, 16G RAM, 256G SSD+4T HDD
디스플레이어 24인치 HDMI LCD
관리 시스템 연결 MES, ERP 등
작업 흐름
로드 중 릴 차량을 밀어 넣으면 매니퓰레이터가 자동으로 로드되어 7~15인치의 릴을 지지합니다.
최대 로딩 수량 릴 200개(두께 8mm의 7")
바코드 스캐닝 바코드, QR코드 스캔 가능
릴 이송 자동 벨트 이송
라벨링 계산 후 라벨을 자동으로 인쇄하여 붙여넣고 데이터를 자동으로 업로드합니다.
하역 조작기가 자동으로 릴 차량에 투입됩니다.
안전
방사선 누출 누출 없음, 국제 표준: ≤1μSv/h
뒷문 안전 인터록 사용자가 뒷문을 열면 X선관의 전원이 즉시 꺼집니다.
비상 정지 작동 위치 앞에서 누르면 전원이 꺼집니다.
속도와 정확성
릴 크기 부품 크기 수량 정확성 속도
7인치(180mm) 01005 10000 99.98% 12~13초
7인치(180mm) 0201 10000 99.99% 11~12초
7인치(180mm) 0402 10000 99.99% 11~12초
7인치(180mm) 0603 5000 99.99% 10~11초
10인치(254mm) 1206 5000 99.99% 10~11초
15인치(380mm) 1206 10000 99.99% 11~12초
인공지능 딥러닝 알고리즘
당사의 계수 소프트웨어는 수동 알고리즘 바인딩 없이 구성 요소를 자동으로 식별하는 강력한 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. 시스템은 다음을 포함하여 계산된 구성요소 데이터로부터 학습합니다.
종횡비
부품의 각 모서리 각도
내부에서 외부로 구성요소 사이의 경사
구성요소 이미지를 내부에서 외부로 변형
계산 작업이 증가할수록 결과는 점점 더 정확해집니다. 시스템은 유사한 구성 요소나 더 큰 트레이를 쉽게 처리합니다.
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클라우드 데이터베이스
모든 Wellman X선 검사기는 당사의 클라우드 데이터베이스에 연결됩니다. 계수 데이터와 이미지가 클라우드에 업로드되고 기계가 자동으로 최신 데이터베이스를 다운로드합니다. 우리 엔지니어들은 수집된 데이터를 기반으로 알고리즘을 최적화하고 정기적으로 데이터베이스를 업데이트합니다.
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시간이 지남에 따라 구성 요소 유형 범위가 확장되면서 계산 정확도가 100%에 가까워집니다. 새로운 구성 요소가 발견되면 시스템은 효율성, 정확성 및 적용 범위를 높이기 위해 기존 데이터베이스 정보에 액세스합니다.
샘플 이미지
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