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Einzelheiten zu den Produkten

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Automatischer Lötroboter
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Hohe Inspektionsrate CCD Inline THT DIP AOI Automatischer Lötroboter mit Luftdruck von 4-6 bar und Konvolutionellem Neuronalen Netzwerk Algorithmus

Hohe Inspektionsrate CCD Inline THT DIP AOI Automatischer Lötroboter mit Luftdruck von 4-6 bar und Konvolutionellem Neuronalen Netzwerk Algorithmus

Markenbezeichnung: HSTECH
Modellnummer: AIS300
MOQ: 1 Satz
Preis: negotiable
Zahlungsbedingungen: T/T, Western Union
Versorgungsfähigkeit: 50 Stück pro Monat
Einzelheiten
Herkunftsort:
China
Zertifizierung:
CE
Produktname:
Inline THT DIP AOI nach Wellenlöten
Garantie:
1 Jahr
Kontrolle:
Touch-Screen
Plc:
Mitsubishi
Marke des Relais:
Schneider
Optoelektronischer Schalter:
OMRON
Material:
Aluminiumlegierung
Signal:
KMEMA
Kontrollsystem:
Plc
OEM/ODM:
verfügbar
Verpackung Informationen:
Holzverpackung
Versorgungsmaterial-Fähigkeit:
50 Stück pro Monat
Hervorheben:

CCD Inline THT DIP AOI mit hoher Inspektionsrate

,

Automatischer Lötroboter mit 4–6 bar Luftdruck

,

Wellenlötmaschine mit Faltungsalgorithmus für neuronale Netze

Beschreibung des Produkts
Hohe Inspektionsrate CCD Inline THT DIP AOI nach Wellenlöten mit 4-6 bar
Fortschrittliches, automatisiertes optisches Inspektionssystem, das für Durchstecktechnik (THT) und Dual-Inline-Package (DIP)-Komponenten nach dem Wellenlötprozess entwickelt wurde. Verfügt über hochpräzise CCD-Bildgebung und 4-6 bar Luftdruckfähigkeit für überlegene Defekterkennung.
Technische Daten
Modell AIS300 AIS301
Leiterplattengröße 50x50mm~430x380mm 50x50mm~350x350mm
Dicke 0.3~7.0mm
Verformungsausmaß <4mm
Komponentenhöhe Oben 150mm, unten 25mm
Kamera 5MP, Farbe, CCD
Lichtquelle RGB
FOV 45*37mm
Auflösung 20um
Geschwindigkeit 0.23sec/fov 0.25sec/fov
Betriebssystem Ubuntu 14.04 LTD 64bit
Industrie-PC CPU Intel i5, unabhängige Grafikkarte, 12G DDR, 256SSD
Anzeige 22 Zoll FHD LCD
Bewegung Hochgenauer Linearaktuator
Stromversorgung AC220V, 1KW
Luftdruck >0.5Mpa
Abmessungen (L*H*B) 1100*1630*1350mm 1100*1280*1300mm
Nettogewicht 800kg 700kg
Inspektionsfähigkeiten
Erkennung von Montagekomponentenfehlern
  • Fehlende Komponenten
  • Rollende Komponenten
  • Komponentenversatz
  • Komponentenschaden
  • Komponentenschräglage
  • Redundante Komponenten
  • Verschmutzte Komponenten
Lötfehlererkennung
  • Überschüssiges Lot
  • Unzureichendes Lot
  • Lötbrücken
  • Kein Fußlot
  • Fehlendes Lot
  • Nicht-Benetzung
Zusätzliche Funktionen
  • Barcodelesung
  • QR-Code-Scannen
  • Optische Zeichenerkennung (OCR)
Hauptmerkmale
  • Erweiterter Kernalgorithmus: Algorithmus für Convolutional Neural Networks mit menschenähnlichen Inspektionsfähigkeiten
  • Überlegene Kompatibilität: Trainingsalgorithmusmodell eines sehr großen Datensatzes mit hoher Generalisierung
  • Erweiterte Erkennung: Super-Erkennungsfähigkeit mit niedrigeren Fehlerraten
  • Unterstützung für Benutzerschulungen: Unterstützt benutzergestützte Trainingsmodelle
  • Hohe Verschleißfestigkeit: Langlebige Konstruktion für industrielle Umgebungen
  • Großer Inspektionsbereich: Hohe Kompatibilität mit verschiedenen Leiterplattengrößen
  • Hohe Inspektionsrate: Optimiert für Effizienz mit niedrigen Fehlerraten
  • Stabile Plattform: Marmorsockel für erhöhte Stabilität
  • Präzisionsbewegung: Duale XY-Linearaktuatoren für hohe Geschwindigkeit und Genauigkeit
Anwendungen
Dieses Inline-THT-AOI-System ist speziell für den Einsatz nach Wellenlötmaschinen in DIP-Produktionslinien konzipiert. Es korrigiert fehlerhafte Einheiten effektiv, reduziert Reparaturanforderungen und Ausfallzeiten und verbessert gleichzeitig die Produktionsdurchsatzraten erheblich. Weit verbreitet für die Inspektion von TV-Mainboards, PC-Mainboards, Stromversorgungsplatinen, industriellen Steuerplatinen, Mini-Haushaltsgeräten und verschiedenen anderen Leiterplattenbaugruppen.
Produktbilder
Hohe Inspektionsrate CCD Inline THT DIP AOI Automatischer Lötroboter mit Luftdruck von 4-6 bar und Konvolutionellem Neuronalen Netzwerk Algorithmus 0 Hohe Inspektionsrate CCD Inline THT DIP AOI Automatischer Lötroboter mit Luftdruck von 4-6 bar und Konvolutionellem Neuronalen Netzwerk Algorithmus 1