릴/트레이 계산
최대 크기(자동 모드)	15인치(380mm)
최대 두께(자동 모드)	50mm
최소 부품 크기	01005
속도	12~15초
정확도(01005)	≥ 99.98%
정확도(0201 이상)	≥ 99.99%

장비사양

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

성능 지표

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

AI 딥러닝 알고리즘

당사의 계수 소프트웨어는 수동 바인딩 없이 구성 요소를 자동으로 식별하는 강력한 AI 딥 러닝 알고리즘을 활용합니다. 시스템은 다음을 포함하여 계산된 구성요소 데이터로부터 학습합니다.

내부에서 외부로 구성요소 사이의 경사
이미지 변형 패턴
종횡비
부품의 코너 각도

계수 작업이 증가함에 따라 결과가 점점 더 정확해지며 유사한 구성품이나 더 큰 트레이를 효율적으로 처리할 수 있습니다.

AI 딥러닝 알고리즘 시각화

클라우드 데이터베이스 통합

모든 Wellman X-Ray 카운터는 클라우드 데이터베이스에 연결되어 최신 데이터베이스 업데이트를 다운로드하는 동시에 기계 데이터와 이미지를 자동으로 업로드합니다. 우리 엔지니어들은 수집된 데이터를 기반으로 알고리즘을 지속적으로 최적화하고 정기적인 업데이트를 고객 컴퓨터에 푸시합니다.

클라우드 데이터베이스 아키텍처 다이어그램

이 시스템은 구성 요소 유형 적용 범위를 확장하면서 시간이 지남에 따라 계수 정확도가 100%에 가까워지도록 보장합니다. 새로운 구성 요소를 발견하면 시스템은 데이터베이스에 있는 관련 데이터에 즉시 액세스할 수 있습니다.

작동 원리

SMT X 레이 부품 카운터 작동 원리

상세한 작동 메커니즘

샘플 이미지

구성 요소의 샘플 X선 이미지

구성요소 계산 시각화

상세한 구성 요소 분석

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