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波溶接後 AOI 底部SMT機器 ALPHA Z5100

波溶接後 AOI 底部SMT機器 ALPHA Z5100

MOQ: 1PCS
標準梱包: 紙パック
配達期間: 1~5日以内に
支払方法: T/T,ウェスタンユニオン,マネーグラム
供給能力: 100000個
詳細情報
起源の場所
中国
ブランド名
KINGFEI
モデル番号
AOI
部品名:
smt機械
部分番号:
波溶接後 AOI 底部
Dimension&Weight:
L*W*H=1060mm*1340mm*1500mm (三色ランプを除く),550kg
電力消費量:
200V~230V AC 50/60Hz
空気供給:
0.4MPA-0.6MPA
作業高度:
850±100mm
労働環境:
0~45°C 20%~80% (冷却なし)
ハイライト:

波溶接後のAOI SMT機器

,

ALPHA Z5100 SMT 装置

製品の説明

波溶接後 AOI 底部SMT機器 ALPHA Z5100

主要な利点

AIアルゴリズム,ミニマリストプログラミング
1広範囲にわたる半導体産業における画像欠陥検出と分類の成功経験と深層学習ネットワークを組み合わせ,溶接点の形状変化に対応できる巨大なPCBA欠陥データを訓練することで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.

改定された欠陥分類
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手動的な再判断の効果を極小に達成し,工場が人材を節約するのを助けます

AIモデル 独立した学習の進化
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工場の正常な生産を維持する

効率的なデータ資産システム
1.優れた大量データ技術能力により,AOI機械データも活用できます.この基盤に基づいて,デフォルト分析,プロセス,品質分析,その他のフォローアップアプリケーションを拡張できます.,工場を持続可能な方法で 手作業の質を向上させる.

製品
商品の詳細
波溶接後 AOI 底部SMT機器 ALPHA Z5100
MOQ: 1PCS
標準梱包: 紙パック
配達期間: 1~5日以内に
支払方法: T/T,ウェスタンユニオン,マネーグラム
供給能力: 100000個
詳細情報
起源の場所
中国
ブランド名
KINGFEI
モデル番号
AOI
部品名:
smt機械
部分番号:
波溶接後 AOI 底部
Dimension&Weight:
L*W*H=1060mm*1340mm*1500mm (三色ランプを除く),550kg
電力消費量:
200V~230V AC 50/60Hz
空気供給:
0.4MPA-0.6MPA
作業高度:
850±100mm
労働環境:
0~45°C 20%~80% (冷却なし)
最小注文数量:
1PCS
パッケージの詳細:
紙パック
受渡し時間:
1~5日以内に
支払条件:
T/T,ウェスタンユニオン,マネーグラム
供給の能力:
100000個
ハイライト

波溶接後のAOI SMT機器

,

ALPHA Z5100 SMT 装置

製品の説明

波溶接後 AOI 底部SMT機器 ALPHA Z5100

主要な利点

AIアルゴリズム,ミニマリストプログラミング
1広範囲にわたる半導体産業における画像欠陥検出と分類の成功経験と深層学習ネットワークを組み合わせ,溶接点の形状変化に対応できる巨大なPCBA欠陥データを訓練することで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.

改定された欠陥分類
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手動的な再判断の効果を極小に達成し,工場が人材を節約するのを助けます

AIモデル 独立した学習の進化
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工場の正常な生産を維持する

効率的なデータ資産システム
1.優れた大量データ技術能力により,AOI機械データも活用できます.この基盤に基づいて,デフォルト分析,プロセス,品質分析,その他のフォローアップアプリケーションを拡張できます.,工場を持続可能な方法で 手作業の質を向上させる.

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