ハイライト: 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                            99.99% の計数精度 X 線リールカウンターマシン, 17インチウルトラクリアスクリーンオフラインX線検査機, クラウドデータベース統合 自動X線カウンター
                      

重さ:	730kg	速度のカウント:	8～10秒
装置サイズ:	156×107×218cm	計数能力:	一度に4つのリール
精度をカウントします:	99.99%	トレイ直径:	7〜15インチ
フラットパネルサイズ:	17インチ	X線チューブ:	アメリカのVJ
材料トレイサイズ:	7インチまたは13～17インチ	データアップロード:	クラウドデータベース
印刷能力:	バーコードのステッカー	AIアルゴリズム:	深い学習
コンポーネントの認識:	自動	画像処理:	歪みなし
マテリアルハンドリング:	確実なピッキング

重さ:	730kg
速度のカウント:	8～10秒
装置サイズ:	156×107×218cm
計数能力:	一度に4つのリール
精度をカウントします:	99.99%
トレイ直径:	7〜15インチ
フラットパネルサイズ:	17インチ
X線チューブ:	アメリカのVJ
材料トレイサイズ:	7インチまたは13～17インチ
データアップロード:	クラウドデータベース
印刷能力:	バーコードのステッカー
AIアルゴリズム:	深い学習
コンポーネントの認識:	自動
画像処理:	歪みなし
マテリアルハンドリング:	確実なピッキング

DS-3000 自動X線リールカウンター機、99.99%の計数精度、17インチ超高精細スクリーン、クラウドデータベース連携

DS-3000 自動X線SMD回転カウンターマシン

PLCコア技術で電子部品の製造のための高度なX線オフラインカウントシステム

主要な特徴

伝統的な計数機と比較して,トレイの開封と転送トレイの必要性をなくします
17インチ超透明のフラットパネル検出器で画像が高速で歪みがない
同時に7インチ素材のトレイまたは13-15インチ材料のトレイの4片を計算
99.99% の精度を計測する
バーコードのステッカー印刷やデータベースの直接アップロードによるデジタルデータ管理
トレー直径7から15インチからハンドル
自動位置検出とラベル印刷の素材ピックと間違いのない機能

クラウドデータベース統合

各デバイスはユーザーのクラウドデータベースに接続し,注文データと画像をアップロードします. エンジニアは収集されたデータに基づいてアルゴリズムを最適化し,定期的にデータベースを更新します.計測精度は100%に近づき,部品タイプのカバーは継続的に拡大しています.

設備の利点

X線ソース:アメリカンVJX線管長寿命でメンテナンスなし
画像:17インチ超透明のフラットパネル検出器で画像が高速で歪みがない
容量:同時に4つの7インチ材料プレートまたは1つの13-17インチ材料プレートを計算
効率性:計数時間を大幅に短縮し,ライン変更と切り替え作業のための人材配分を最適化します
データ管理バーコード印刷やデータベースの直接アップロードによるデジタルデータ処理により,材料不足の防止と在庫の精度を向上させる
パッケージの整合性:包装袋を開ける必要がないため,コイルの整合性と材料の湿度耐性を維持する
AI ディープラーニング人工知能アルゴリズムは,部品を自動的に識別し,手動結合なしでカウントアルゴリズムを適用します.

AI学習能力

幅長比分析
部品の角の測定
内部から外部への構成要素の傾斜分析
内部から外部への構成要素からの画像変形パターン認識

部品数える作業が増加するにつれて,材料数える結果がますます正確になります. システムは継続的な学習を通じて,より大きなプレートや同様の部品を効率的に処理します.

クラウドデータベースの利点

デバイスの注文データと画像はクラウドストレージにアップロードされます.エンジニアは収集されたデータに基づいてアルゴリズムを最適化し,定期的なデータベース更新を提供します.構成要素のカバーが拡大するにつれて計算精度は徐々に100%に近づいていますデータベースに既に新しいコンポーネントがある場合,ソフトウェアの更新により,より効率的,正確,カバー範囲が高く,即座にアクセスできます.

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