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| 브랜드 이름: | WELLMAN |
| 모델 번호: | XC-01 |
| 모크: | 1 |
| 지불 조건: | t/t |
Microfocus X-Ray 부품 카운터 XC-01
| 유형 통합형, 마이크로포커스 | 430mm*430mm | 80kV |
| 최대 튜브 전류 | 700μA | |
| 초점 크기 | 30μm | |
| 평판 | 감지기 | |
| 유형 슈퍼 정의 디지털 FPD 유효 면적 |
430mm*430mm | 픽셀 크기 |
| 139μm | 해상도 | |
| 3072*3072 | 릴/트레이 | |
| 카운팅 | 최대 크기 | |
| 17”(430mm) 최대 두께 |
88mm | 최소 부품 크기 |
| 01005 | 속도 | |
| 7-10초 | 7”(180mm) | |
| 99.98% | 장비 | |
| 40000 | 1000mm (L)*1300mm (W)*1820mm (H) | |
| 무게 | 580kg | 전원 공급 장치 |
| AC110-220V 50/60HZ | 최대 전력 | |
| 800W | 산업용 PC | |
| I7 CPU, 16G RAM, 256G SSD+4T HDD | 디스플레이 | |
| 24”HDMI LCD | 기타 | |
| 기능 | 자동 코드 | |
| 스캔 바코드 및 QR 코드. |
라벨 인쇄 사용자가 릴을 꺼낼 때 해당 라벨을 인쇄합니다. |
카운팅 기록 |
| 시간 범위, 작업 지시 번호별 문의. | 관리 시스템 연결 |
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| MES, ERP, WMS 등. | 모드 전환 | |
| 단일/다중 릴 모드를 전환할 필요 없음 작업 지시 번호 |
작업 지시 번호 기록 지원 | |
| 안전 | 방사선 누출 | |
| 누출 없음, 국제 표준:≤1μSv/h. | 후면 도어 안전 | |
| 인터록 | 사용자가 후면 도어를 열면 X-ray 튜브가 | 즉시 전원이 꺼집니다. 후면 도어가 열려 있으면, |
| 사용자는 X-ray를 켤 수 없습니다. 핀치 방지 |
안전 광선 커튼이 전체 서랍을 덮고 있으며, 서랍에 무언가가 들어오면 즉시 멈춥니다. |
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| 비상 정지 | 작업 위치 앞에서 눌러 전원을 끕니다. 4. 속도 및 정확도 지금까지 다양한 크기의 릴의 카운팅 시간과 정확도는 다음과 같습니다. 알고리즘이 업데이트됨에 따라 |
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| 더 빠르고 정확해집니다. | 릴 |
| 수량 7”(180mm) | 속도 7”(180mm) | 01005 | 40000 | 99.98% |
| 7-8초 | 7”(180mm) | 0201 | 20000 | 99.99% |
| 7-8초 | 7”(180mm) | 0402 | 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 | 99.99% |
| 7-8초 | 7”(180mm) | 당사의 카운팅 소프트웨어는 강력한 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. | 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 | 알고리즘을 자동으로 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터를 학습할 수 있습니다. |
| 7-8초 | 10”(254mm) | 1206 | 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 | 알고리즘을 자동으로 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터를 학습할 수 있습니다. |
| 7-8초 | 5. 인공 지능 딥 러닝 알고리즘 | 1206 | 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 | 알고리즘을 자동으로 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터를 학습할 수 있습니다. |
| 7-8초 | 5. 인공 지능 딥 러닝 알고리즘 | 당사의 카운팅 소프트웨어는 강력한 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. | 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 | 알고리즘을 자동으로 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터를 학습할 수 있습니다. |
화면
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