AI深層学習アルゴリズム搭載の超高速X線リールカウンター 大容量
モデル番号:XC-01
原産地:中国
最小注文数量:1
支払い条件:T/T
パッケージングの詳細:木製のケース
X線管の電圧:80kv
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確認済みサプライヤー
Shenzhen China
住所：
5F,B3, 安達電子工業工場、和平コミュニティ、福海街、宝安区、深セン
サプライヤーの最後のログイン時間:
内 39 時間
製品詳細
会社概要
製品詳細
X線リールカウンター XC-01
動作原理
主な利点
- 80kV密閉型X線管：長寿命、メンテナンスフリーの動作
- 17 インチ超精細デジタル フラット パネル検出器 (FPD):高解像度の画像処理
- 超高速計数:4 つの 7 インチ リールまたは 1 つの 15 インチ (380mm) リールを 10 秒以内に処理します
- 大容量:防湿バッグ付きで最大 17 インチ (430mm) のリールまたはトレイをサポート
- AIディープラーニングアルゴリズム：永久に無料で更新され、MES、ERP、WMS システムと互換性があります
- 自動操作:ラベル印刷と同時にコードのスキャンとカウントを実行
- スマートモードの処理:シングル/マルチリールモードを切り替える必要はありません
- 高度な追跡:カウントレコードクエリと統計を備えた作業指示書番号機能
技術仕様
| X線源 | |
|---|---|
| タイプ | 統合されたマイクロフォーカス |
| 最大管電圧 | 80kV |
| 最大管電流 | 700μA |
| 焦点サイズ | 30μm |
| フラットパネル検出器 | |
| タイプ | 超精細デジタルFPD |
| 有効面積 | 430mm×430mm |
| ピクセルサイズ | 139μm |
| 解決 | 3072 * 3072 |
| リール/トレイのカウント | |
| 最大サイズ | 17インチ (430mm) |
| 最大厚さ | 88mm |
| 最小部品サイズ | 01005 |
| スピード | 7～10秒 |
| 正確さ | 01005 ≧ 99.98%、0201 以上 ≧ 99.99% |
| 装置 | |
| 寸法 | 1000mm (長さ) * 1300mm (幅) * 1820mm (高さ) |
| 重さ | 580kg |
| 電源 | AC110-220V 50/60HZ |
| 最大出力 | 800W |
| 産業用PC | I7 CPU、16G RAM、256G SSD+4T HDD |
| 表示者 | 24インチHDMI液晶ディスプレイ |
| 安全機能 | |
| 放射線漏れ | 漏れなし、国際基準: ≤1μSv/h |
| バックドア安全インターロック | ドアが開くと自動的に X 線電源がオフになります |
| 挟み込み防止保護 | セーフティライトカーテンは引き出し全体をカバーします |
| 非常停止 | 前面に緊急電源オフボタンを搭載 |
パフォーマンス指標
| リールサイズ | 部品サイズ | 量 | 正確さ | スピード |
|---|---|---|---|---|
| 7インチ (180mm) | 01005 | 40000 | 99.98% | 9～10秒 |
| 7インチ (180mm) | 0201 | 20000 | 99.99% | 8～9秒 |
| 7インチ (180mm) | 0402 | 10000 | 99.99% | 7～8秒 |
| 7インチ (180mm) | 0603 | 5000 | 99.99% | 7～8秒 |
| 10インチ (254mm) | 1206 | 5000 | 99.99% | 7～8秒 |
| 15インチ (380mm) | 1206 | 10000 | 99.99% | 7～8秒 |
AIディープラーニング技術
当社の計数ソフトウェアは強力な人工知能を利用しており、手動でアルゴリズムをバインドすることなくコンポーネントを自動的に識別します。システムは、以下を含むカウントされたコンポーネント データから学習します。
- アスペクト比分析
- 部品の角の角度測定
- コンポーネント間の傾斜解析
- 画像変形追跡
システムがより多くのコンポーネントを処理するにつれて、計数精度は継続的に向上します。このテクノロジーは、同様のコンポーネントやより大きなトレイにも簡単に適応できます。
クラウドデータベースの統合
すべての X 線カウンターは次の目的でクラウド データベースに接続します。
- データと画像の自動アップロード
- エンジニアによる継続的なアルゴリズムの最適化
- すべての顧客を対象とした定期的なデータベース更新
システムの計数精度は時間の経過とともに 100% に近づき、対象となるコンポーネントの種類も拡大します。新しいコンポーネントに遭遇すると、システムは既存のデータベースの知識を活用して、即座に高効率の処理を行います。
サンプル画像
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