T	릴 크기통합, 마이크로 초점	M
	ode switching80kV	M
	ode switching700μA	F
	lat panel detector30μm	F
lat panel detectorType	슈퍼 정의 디지털 FPD	유효 면적
	430mm*430mm	픽셀 크기
	139μm	해상도
	3072*3072	R
Ncounting M	ode switching17” (430mm)	M
	ode switching88mm	M
	ode switching01005	99.98%
	이미지)	sA
	ccuracy01005 ≥ 99.98%, 0201 & above ≥ 99.99%	장비
D	isplayer1000mm (L)	* 1300mm (W) * 1820mm (H) W
	ork order no.58	0kgP
	ower supplyAC110-220V 50/60HZ	M
	ode switching800W	산업용 PC
	I7 CPU, 16G RAM, 256G SSD+4T HDD	D
	isplayer24” HDMI	LCDO
핀치 방지functions 자동 코드 스캔	바코드 및 QR 코드.	라벨 인쇄
	사용자가 릴을 꺼낼 때 해당 라벨을 인쇄합니다.	C
	ounting record시간 범위, 작업 지시 번호별 문의.	관리 시스템 연결
	MES, ERP, WMS 등.	M
	ode switching단일/다중 릴 모드를 전환할 필요가 없습니다.	W
	ork order no.작업 지시 번호 기록 지원	이미지afety
이미지adiation leakage	No leakage,	international standard: ≤1μSv/h.후면 도어 안전 인터록O
	nce 사용자가 후면 도어를 열면 X선 튜브가 즉시 전원을 끕니다. 후면 도어가 열려 있으면 사용자는 X선을 켤 수 없습니다.	핀치 방지안전 광선 커튼이 전체 서랍을 덮고, 무언가가 들어가면 서랍이 즉시 멈춥니다.
	비상 정지	작업 위치 앞에서 눌러 전원을 끕니다.
	속도	및 정확도

Till now, 다양한 크기의 릴의 계산 시간과 정확도는 다음과 같습니다. 알고리즘이 업데이트됨에 따라 더 빠르고 정확해집니다.

릴 크기부품 크기

수량	정확도	S	peed	이미지)
060310000	99.98%	9-10s	7” (180mm	)
060310000	99.99%	8-9s	인공 지능 딥 러닝 알고리즘	)
060310000	99.99%	7-8s	인공 지능 딥 러닝 알고리즘	당사의 계산 소프트웨어는 강력한 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 자동으로 알고리즘을 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터(예:)
060310000	99.99%	7-8s	인공 지능 딥 러닝 알고리즘	당사의 계산 소프트웨어는 강력한 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 자동으로 알고리즘을 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터(예:)
120610000	99.99%	7-8s	인공 지능 딥 러닝 알고리즘	당사의 계산 소프트웨어는 강력한 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 자동으로 알고리즘을 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터(예:)
120610000	99.99%	7-8s	인공 지능 딥 러닝 알고리즘	당사의 계산 소프트웨어는 강력한 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 사용합니다. 구성 요소를 알고리즘에 바인딩할 필요가 없으며, AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 자동으로 알고리즘을 적용합니다. 알고리즘은 계산된 구성 요소 데이터(예:)

1. 종횡비

2. 구성 요소의 각 모서리의 각도;

3. 구성 요소 내부에서 외부로의 기울기;

4. 구성 요소 이미지의 내부에서 외부로의 변형 등

구성 요소 계산 횟수가 증가함에 따라 결과가 점점 더 정확해집니다. 유사한 구성 요소 또는 더 큰 트레이를 계산해야 하는 경우 쉽게 처리할 수 있습니다.

클라우드 데이터베이스

모든 Wellman X선 카운터는 당사의 클라우드 데이터베이스에 연결할 수 있습니다. 기계의 데이터와 이미지가 클라우드에 업로드되고 기계는 최신 데이터베이스를 자동으로 다운로드합니다. 또한 엔지니어는 각 기계에서 수집된 이미지와 데이터를 기반으로 백그라운드에서 알고리즘을 최적화하고 고객을 위해 정기적으로 데이터베이스를 업데이트합니다.

자동 X 레이 부품 카운터 80kv 튜브 SMT 산업용 1

시간이 지남에 따라 계산 정확도는 100%에 가까워지고 구성 요소 유형의 범위는 점점 더 넓어집니다. 기계가 새로운 종류의 구성 요소를 계산할 때 이 종류의 구성 요소 데이터가 데이터베이스에 저장되어 있으면 소프트웨어가 데이터를 직접 호출할 수 있으므로 사용자에게 더 높은 효율성, 정확성 및 범위를 제공합니다.

자동 X 레이 부품 카운터 80kv 튜브 SMT 산업용 2

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