Wielkość bębna	Rozmiar części	Ilość	Dokładność	Prędkość
7" (180mm)	01005	40000	99.98%	9-10 lat.
7" (180mm)	0201	20000	990,99%	8-9s
7" (180mm)	0402	10000	990,99%	7-8 lat
7" (180mm)	0603	5000	990,99%	7-8 lat
10" (254mm)	1206	5000	990,99%	7-8 lat
15" (380mm)	1206	10000	990,99%	7-8 lat

Specyfikacje urządzeń

Źródło promieniowania rentgenowskiego

Rodzaj	Zintegrowany, mikrofokus
Maksymalne napięcie rurki	80 kV
Maksymalny prąd w rurze	700 μA
Rozmiar punktu ogniskowego	30 μm

Detektor płaskich paneli

Rodzaj	FPD cyfrowy w superdefinicji
Obszar skuteczny	430 mm * 430 mm
Wielkość pikseli	139 μm
Rozstrzygnięcie	3072 * 3072

Liczenie bębna/krążka

Maksymalny rozmiar	17" (430mm)
Maksymalna grubość	88 mm
Min Rozmiar części	01005
Prędkość	7-10 lat.
Dokładność	01005 ≥ 99,98%, 0201 i powyżej ≥ 99,99%

Wyposażenie

Wymiary	1000 mm (L) * 1300 mm (W) * 1820 mm (H)
Waga	580 kg
Zasilanie	AC110-220V 50/60HZ
Maksymalna moc	800 W
PC przemysłowe	I7 CPU, 16G RAM, 256G SSD + 4T HDD
Wyświetlacz	24" HDMI LCD

Środki bezpieczeństwa

Wyciek promieniowania	Brak wycieku
Zamknięcie drzwi tylnych	Przewód radiologiczny wyłącza się natychmiast po otwarciu tylnych drzwi.
Przeciwciskanie	Zasłona światła bezpieczeństwa obejmuje całą szufladę
Zatrzymanie awaryjne	Przycisk awaryjnego zatrzymania z przodu do natychmiastowego wyłączenia zasilania

Dodatkowe funkcje

Automatyczne skanowanie kodu	Kod kreskowy i kod QR
Drukowanie etykiet	Automatyczne drukowanie, gdy użytkownik wyjmuje rolkę
Rekord liczby	Zapytanie według przedziału czasowego, numer zlecenia pracy
Połączenie systemu zarządzania	MES, ERP, WMS itp.
Przełączanie trybu	Nie ma potrzeby przełączania trybu pojedynczego/wielowocarowego
Rozkaz pracy nr.	Wsparcie rejestracji numerów zleceń roboczych

Algorytm AI Deep Learning

Algorytm może uczyć się liczonych danych składowych, takich jak:

1. Współczynnik widoku

2. kąt każdego rogu elementu;

3. nachylenie między elementami od wewnątrz do zewnątrz;

4Deformacja obrazu składowego od wewnątrz na zewnątrz itp.

Integracja bazy danych w chmurze

Nasi inżynierowie nieustannie udoskonalą algorytmy na podstawie zebranych danych ze wszystkich maszyn, regularne aktualizacje algorytmów przesyłane do bazy danych dla użytkowników.