|
| MOQ: | 1 set |
| 가격: | 협상 가능 |
| 표준 포장: | Export wooden box packaging |
| 배송 기간: | 20 work days |
| 결제 방법: | T/T ,, Western Union, |
| 공급능력: | 50 Sets Per Month |
전자 생산 기계 SMT X-ray 지능형 카운터 자동 전자 SMT X-ray 릴 부품 계수기 X-ray 계수 시스템 X-ray 지능형 카운터
X-ray 지능형 카운터는 X-ray 이미지에서 물체를 계수하고 감지하는 데 사용되는 정교한 장치입니다. 고급 이미지
처리 알고리즘과 인공 지능을 활용하여 X-ray 스캔 내의 특정 항목 또는 물질을 정확하게 식별하고 계수합니다.
이 카운터는 보안, 의료, 제조와 같은 다양한 산업에서 일반적으로 사용되며, 여기서 물체의 정확한 계수 및 감지가
중요합니다.
● X-ray 소스는 미국 VJ X-ray 튜브를 채택하여 수명이 길고 유지 보수가 필요 없습니다.
● 평판 검출기는 17인치 초고화질 화면을 채택하여 이미징이 빠르고 왜곡이 없습니다.
● 4개의 7인치 재료 플레이트 또는 1개의 13~17인치 재료 플레이트를 동시에 계산할 수 있습니다.
● 계수 시간을 크게 단축하고 과도한 인력을 피합니다. 대신 다른 인력이 라인을 닫거나 변경하는 데 도움을 줄 수 있으며 전환 및 중지 시간을 단축합니다.
● 계수기는 디지털 데이터를 사용하므로 바코드 스티커를 인쇄하거나 데이터베이스를 직접 업로드할 수 있습니다. 재료 계수기는 재료 부족, 손실, 누출 및
부족을 크게 개선하고 재료 보관을 디지털 방식으로 관리하며 재료 재고 비용을 절감하고 재료 재고의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
● 포장 백을 열 필요 없이 코일의 무결성을 유지하므로 재료의 방습성에 영향을 미치지 않습니다.
● 딥 러닝: 주문 소프트웨어는 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 채택합니다. 구성 요소와 알고리즘을 바인딩할 필요 없이 AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 알고리즘을 자동으로 적용합니다. 알고리즘은 다음과 같은 특정 구성 요소 데이터를 학습할 수 있습니다. 1. 길이-너비 비율; 2. 구성 요소의 각 모서리의 각도; 3. 내부에서 외부 구성 요소까지의 기울기; 4. 내부에서 외부로 구성 요소 이미지의 변형 법칙 등. 구성 요소의 계산 횟수가 증가함에 따라 재료 계수 결과는 점점 더 정확해집니다. 유사한 구성 요소를 만날 때 더 큰 플레이트도 쉽게 처리할 수 있습니다.
|
|
| MOQ: | 1 set |
| 가격: | 협상 가능 |
| 표준 포장: | Export wooden box packaging |
| 배송 기간: | 20 work days |
| 결제 방법: | T/T ,, Western Union, |
| 공급능력: | 50 Sets Per Month |
전자 생산 기계 SMT X-ray 지능형 카운터 자동 전자 SMT X-ray 릴 부품 계수기 X-ray 계수 시스템 X-ray 지능형 카운터
X-ray 지능형 카운터는 X-ray 이미지에서 물체를 계수하고 감지하는 데 사용되는 정교한 장치입니다. 고급 이미지
처리 알고리즘과 인공 지능을 활용하여 X-ray 스캔 내의 특정 항목 또는 물질을 정확하게 식별하고 계수합니다.
이 카운터는 보안, 의료, 제조와 같은 다양한 산업에서 일반적으로 사용되며, 여기서 물체의 정확한 계수 및 감지가
중요합니다.
● X-ray 소스는 미국 VJ X-ray 튜브를 채택하여 수명이 길고 유지 보수가 필요 없습니다.
● 평판 검출기는 17인치 초고화질 화면을 채택하여 이미징이 빠르고 왜곡이 없습니다.
● 4개의 7인치 재료 플레이트 또는 1개의 13~17인치 재료 플레이트를 동시에 계산할 수 있습니다.
● 계수 시간을 크게 단축하고 과도한 인력을 피합니다. 대신 다른 인력이 라인을 닫거나 변경하는 데 도움을 줄 수 있으며 전환 및 중지 시간을 단축합니다.
● 계수기는 디지털 데이터를 사용하므로 바코드 스티커를 인쇄하거나 데이터베이스를 직접 업로드할 수 있습니다. 재료 계수기는 재료 부족, 손실, 누출 및
부족을 크게 개선하고 재료 보관을 디지털 방식으로 관리하며 재료 재고 비용을 절감하고 재료 재고의 정확성을 향상시킬 수 있습니다.
● 포장 백을 열 필요 없이 코일의 무결성을 유지하므로 재료의 방습성에 영향을 미치지 않습니다.
● 딥 러닝: 주문 소프트웨어는 인공 지능 딥 러닝 알고리즘을 채택합니다. 구성 요소와 알고리즘을 바인딩할 필요 없이 AI를 사용하여 구성 요소를 자동으로 식별하고 알고리즘을 자동으로 적용합니다. 알고리즘은 다음과 같은 특정 구성 요소 데이터를 학습할 수 있습니다. 1. 길이-너비 비율; 2. 구성 요소의 각 모서리의 각도; 3. 내부에서 외부 구성 요소까지의 기울기; 4. 내부에서 외부로 구성 요소 이미지의 변형 법칙 등. 구성 요소의 계산 횟수가 증가함에 따라 재료 계수 결과는 점점 더 정확해집니다. 유사한 구성 요소를 만날 때 더 큰 플레이트도 쉽게 처리할 수 있습니다.
