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Marchio: | HSTECH |
Numero di modello: | AIS300 |
Moq: | 1 set |
prezzo: | negotiable |
Condizioni di pagamento: | T/T, Western Union, MoneyGram |
Capacità di approvvigionamento: | 100 serie al mese |
Installazione rapida Velocità di ispezione rapida Assistente remoto in linea THT DIP AOI prima della saldatura a onde
Specificità
Modello | AIS300 | AIS301 |
Dimensione del PCB | 50x50mm~430x380mm | 50x50mm~350x350mm |
Spessore | 0.3~7.0 mm | |
Estensione della deformazione | < 4 mm | |
Altezza dei componenti | 150 mm in alto, 25 mm in basso. | |
Fotocamera | 5MP, colore, CCD. | |
Fonte luminosa | RGB | |
VdP | 45*37 mm | |
Risoluzione | 20um | |
Ispezione | ||
Difetto dei componenti di montaggio | Mancato, rotolante, compensato, danneggiato, distorto, ridondante, sporco. | |
Difetto della saldatura | Eccesso, insufficienza, ponte, piede mancante, saldatura mancante, non bagnare. | |
Altre funzioni | Codice a barre, cod QR, OCR | |
Velocità | 0.23sec/fov | 0.25sec/fov |
Software/hardware | ||
Sistema di funzionamento | Ubuntu 14.04 LTD 64 bit | |
Funzione | Controllo a distanza, importazione di file Gerber, strumento di formazione per nuovi modelli | |
PC industriali | CPU Intel i5, scheda grafica indipendente, 12G DDR, 256SSD | |
Visualizzazione | LCD FHD da 22 pollici | |
Proposta di risoluzione | Attuatore lineare ad alta precisione | |
Fornitore di alimentazione | AC220V,1KW | |
Pressione dell'aria | > 0,5 MPa | |
Dimensione ((L*H*W) | 1100*1630*1350 mm | 1100*1280*1300 mm |
Peso netto | 800 kg | 700 kg |
Caratteristiche
1.Algorithm di base: rete neurale convoluzionale (CNN) per applicazioni e innovazioni industriali
2Ispezione simile a quella umana: emulazione della precisione e della precisione a livello umano nel controllo della qualità, sfruttando la capacità della CNN di rilevare schemi e anomalie complessi.
3Compatibilità migliorata: progettata per un'integrazione senza soluzione di continuità in vari ambienti e sistemi industriali, garantendo la compatibilità tra diverse linee di produzione e attrezzature.
4.Algorithm di formazione per set di dati massicci: algoritmo di formazione ottimizzato in grado di gestire campioni estremamente grandi, consentendo il miglioramento continuo e l'adattamento a diverse variazioni di prodotto.
5.Alta generalizzazione: raggiungere prestazioni robuste in diversi scenari e prodotti, grazie alla capacità intrinseca di CNN di generalizzare dalle caratteristiche apprese.
6.Capacità di rilevamento superiore con bassi falsi positivi: identificazione accurata di difetti e anomalie riducendo al minimo le classificazioni errate,migliorare l'efficienza complessiva delle ispezioni e ridurre i costi associati ai falsi allarmi.
7.Modello di autodidatta formazione incentrato sull'utente: supporto alla formazione del modello personalizzato, che consente agli utenti di perfezionare il sistema in base alle loro esigenze specifiche e alle caratteristiche del prodotto.
Applicazione
Questa inline THT AOI utilizzata dopo la saldatura ondulatoria in linea di produzione DIP, è utilizzata per correggere le unità sbagliate, che può ridurre le riparazioni e il tempo.Questa macchina è ampiamente utilizzata per ispezionare la scheda madre del televisore"PC mainboard, power board, industrial control board, mini elettrodomestici e altri PCBA.
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