iyi fiyat  çevrimiçi

Ürün ayrıntıları

Evde > Ürünler >
RÖNTGEN SAYAÇ
>
AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı

AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı

Marka Adı: WELLMAN
Model numarası: XC-01
Ödeme şartları: T/T
Detay Bilgisi
Menşe yeri:
Çin
Sertifika:
CE , FDA , ISO9001
Ambalaj bilgileri:
tahta sandık
Vurgulamak:

Röntgen parçaları AI ile karşılaştırılıyor.

,

Bulut veritabanı ile röntgen sayacı

,

Yapay Zeka derin öğrenme X-ray Sayacı

Ürün Açıklaması
Yapay Zeka Derin Öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonlu X-ışını Parça Sayacı
Ekipman Genel Bakışı

Üstün sayım performansı ve veri yönetimi için yapay zeka derin öğrenme yetenekleri ve sorunsuz bulut veritabanı entegrasyonu sunan gelişmiş X-ışını parça sayacı.

Ana Avantajlar
  • 80kV kapalı tip X-ışını tüpü, uzun ömürlü
  • 17" süper çözünürlüklü dijital düz panel dedektör
  • Ultra hızlı sayım: 10 saniyede dört adet 7" makara veya bir adet 17"
  • Ücretsiz güncellemelerle kalıcı olarak güncellenen YZ algoritması
  • MES, ERP, WMS ve diğer yönetim sistemleri desteği
  • Eşzamanlı etiket yazdırma ile otomatik barkod tarama ve sayım
  • Tekli/çoklu makara modunu değiştirmeye gerek yok
Çalışma Prensibi
AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 0
Teknik Özellikler
Temel Performans Parametreleri
  • Sayım Kapasitesi: Maksimum 17 inç (430 mm) makara/tepsi, minimum bileşen boyutu 01005, sayım hızı 7-10 saniye
  • Sayım Doğruluğu: 01005 bileşenler için ≥%99,98, 0201 ve üzeri için ≥%99,99
  • Temel Yapılandırma: 80kV mikro odaklı X-ışını kaynağı (30μm odak noktası), 17 inç ultra çözünürlüklü FPD dedektörü
Uyumluluk Parametreleri
  • Makara Kalınlığı: Maksimum 88 mm, nem bariyerli torbalarla sayımı destekler
  • Sistem Entegrasyonu: MES/ERP/WMS ve diğer yönetim sistemleriyle uyumlu, otomatik veri yükleme
  • Barkod Tanıma: Barkodların ve QR kodlarının otomatik taranması
Donanım ve Güvenlik Parametreleri
  • Ekipman Boyutları: 1000 mm (U) × 1300 mm (G) × 1820 mm (Y), ağırlık 580 kg
  • Güç Gereksinimleri: AC110-220V 50/60HZ, maksimum güç 800W
  • Güvenlik Garantileri: Radyasyon sızıntısı ≤1μSv/h, arka kapı güvenlik kilidi + sıkışma önleyici ışık perdesi + acil durdurma düğmesi
Performans Metrikleri
Makara Boyutu Parça Boyutu Miktar Doğruluk Hız
7" (180mm) 01005 40000 %99,98 9-10s
7" (180mm) 0201 20000 %99,99 8-9s
7" (180mm) 0402 10000 %99,99 7-8s
7" (180mm) 0603 5000 %99,99 7-8s
10" (254mm) 1206 5000 %99,99 7-8s
15" (380mm) 1206 10000 %99,99 7-8s
Yapay Zeka Derin Öğrenme Algoritması

Sayım yazılımımız, bileşenleri otomatik olarak tanımlayan ve manuel bağlama gerektirmeden uygun algoritmaları uygulayan güçlü bir yapay zeka derin öğrenme algoritması kullanır. Sistem, sayılan bileşen verilerinden öğrenir, bunlar şunları içerir:

  • En boy oranı analizi
  • Köşe açısı ölçümleri
  • Bileşen eğim gradyanları (içten dışa)
  • Görüntü deformasyon desenleri (merkezden çevreye)

Sayım işlemleri arttıkça, algoritma doğruluğu sürekli olarak iyileştirir. Bu, benzer bileşenlerin ve daha büyük tepsilerin zamanla gelişmiş hassasiyetle güvenilir bir şekilde işlenmesini sağlar.

AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 1
Bulut Veritabanı Entegrasyonu

Her Wellman X-ışını sayacı, güvenli bulut veritabanımıza bağlanır. Makine verileri ve görüntüleri otomatik olarak buluta yüklenirken, sistem en son veritabanı güncellemelerini indirir. Mühendislik ekibimiz, toplanan verilere dayanarak algoritmaları sürekli olarak optimize eder ve tüm müşteriler için performans iyileştirmeleriyle veritabanını düzenli olarak günceller.

AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 2
Örnek Görüntüler
AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 3 AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 4 AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 5 AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 6 AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 7 AI derin öğrenme ve Bulut Veritabanı Entegrasyonu ile X-ray Parts Sayıcı 8