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AOI de soudage post-onde pour les équipements SMT de fond ALPHA Z5100

AOI de soudage post-onde pour les équipements SMT de fond ALPHA Z5100

  • AOI de soudage post-onde pour les équipements SMT de fond ALPHA Z5100
AOI de soudage post-onde pour les équipements SMT de fond ALPHA Z5100
Détails sur le produit:
Lieu d'origine: La Chine
Nom de marque: KINGFEI
Numéro de modèle: AOI
Conditions de paiement et expédition:
Quantité de commande min: 1 PCS
Détails d'emballage: Paquet de papier
Délai de livraison: dans les 1 à 5 jours
Conditions de paiement: T/T, Western Union et MoneyGram
Capacité d'approvisionnement: 100000 pièces
Contact
Description de produit détaillée
Nom de la partie: machine de smt Numéro de la partie: AOI pour le fond après soudure à l'onde
Dimension et poids: L*W*H=1060mm*1340mm*1500mm (à l'exclusion des lampes tricolores), 550 kg Consommation d'électricité: Pour les véhicules à moteur électrique à combustion
Alimentation en air: 0.4MPA-0.6MPA Hauteur de travail: 850 ± 100 mm
Environnement de travail: 0 à 45 °C 20% à 80% ((pas de condensation)
Surligner:

Équipement SMT AOI pour la soudure post-onde

,

L'équipement SMT ALPHA Z5100

AOI de soudage post-onde pour les équipements SMT de fond ALPHA Z5100

Principaux avantages

L'algorithme de l'IA, une programmation minimaliste
1.Combinant l'expérience fructueuse de détection et de classification des défauts d'image dans l'industrie des semi-conducteurs étendue et le réseau d'apprentissage profond,il peut être compatible avec les changements morphologiques des points de soudureEn formant des données massives sur les défauts de PCBA,it can automatically identify devices/solder positions and defect types and solve the problems of complex traditional AOI operation long debugging time higt miscalculation and poor consistennel operation.

Classification affinée des défauts
1.The ledaing in-depth learning target detection model can solve the problem of only OK/NG rough classification in traditional algorithms by accurately locating defect locations and accurately classifying defects"Achiever l'effet de très peu de réévaluation manuelle et aider l'usine à économiser de la main-d'œuvre.

Modèle d'IA Évolution de l'apprentissage indépendant
1.Zhonghui's self-developed in-depth learning training platform can regularly collect production line production data so that AI model can continuously learn incremen-tally so that the equipment  can always maintain high detection and low misjudgment, et assurer la production normale continue de l'usine

Système efficace des actifs de données
1.L'excellente capacité de la technologie des données de masse peut également utiliser les données de la machine AOI pour jouer un rôle.Sur cette base,elle peut étendre l'analyse des défauts,le processus,l'analyse de la qualité et d'autres applications de suivi.,La Commission a décidé de créer un système de données en boucle fermée, d'aider l'usine à améliorer durablement la qualité de l'artisanat.

Coordonnées
Dongguan Kingfei Technology Co.,Limited

Personne à contacter: Sandy

Téléphone: +8617324492760

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