|
| الـ MOQ: | 1PCS |
| التعبئة والتغليف القياسية: | حزمة الورق |
| فترة التسليم: | في غضون 1 ~ 5 أيام |
| طريقة الدفع: | / تي تي، ويسترن يونيون، موني جرام |
| القدرة على التوريد: | 100000 قطعة |
بعد لحام الموجة AOI لمعدات SMT السفلية ALPHA Z5100
المزايا الرئيسية
خوارزمية الذكاء الاصطناعي، البرمجة الحد الأدنى
1الجمع بين الخبرة الناجحة في الكشف عن عيوب الصورة وتصنيفها في صناعة أشباه الموصلات الواسعة وشبكة التعلم العميق،يمكن أن تكون متوافقة مع التغيرات المورفولوجية لنقاط اللحاممن خلال تدريب بيانات عيب PCBA الضخمة،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.
تصنيف العيوب المحدد
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 defectsلتحقيق تأثير القليل جدا من إعادة الحكم اليدوي ومساعدة المصنع على توفير القوى العاملة.
نموذج الذكاء الاصطناعي تطور التعلم المستقل
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 misjudgmentوتضمن استمرارية الإنتاج الطبيعي للمصنع
نظام أصول البيانات الفعال
1.القدرة الممتازة لتكنولوجيا البيانات الضخمة يمكن أن تستخدم بيانات آلة AOI لتلعب دورًا.على هذا الأساس ،يمكن أن توسع تحليل العيوب والعمليات وتحليل الجودة وغيرها من التطبيقات اللاحقة.,لإنشاء نظام بيانات مغلق الحلقة، مساعدة المصانع المستدامة لتحسين نوعية الحرف اليدوية.
|
|
| الـ MOQ: | 1PCS |
| التعبئة والتغليف القياسية: | حزمة الورق |
| فترة التسليم: | في غضون 1 ~ 5 أيام |
| طريقة الدفع: | / تي تي، ويسترن يونيون، موني جرام |
| القدرة على التوريد: | 100000 قطعة |
بعد لحام الموجة AOI لمعدات SMT السفلية ALPHA Z5100
المزايا الرئيسية
خوارزمية الذكاء الاصطناعي، البرمجة الحد الأدنى
1الجمع بين الخبرة الناجحة في الكشف عن عيوب الصورة وتصنيفها في صناعة أشباه الموصلات الواسعة وشبكة التعلم العميق،يمكن أن تكون متوافقة مع التغيرات المورفولوجية لنقاط اللحاممن خلال تدريب بيانات عيب PCBA الضخمة،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.
تصنيف العيوب المحدد
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 defectsلتحقيق تأثير القليل جدا من إعادة الحكم اليدوي ومساعدة المصنع على توفير القوى العاملة.
نموذج الذكاء الاصطناعي تطور التعلم المستقل
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 misjudgmentوتضمن استمرارية الإنتاج الطبيعي للمصنع
نظام أصول البيانات الفعال
1.القدرة الممتازة لتكنولوجيا البيانات الضخمة يمكن أن تستخدم بيانات آلة AOI لتلعب دورًا.على هذا الأساس ،يمكن أن توسع تحليل العيوب والعمليات وتحليل الجودة وغيرها من التطبيقات اللاحقة.,لإنشاء نظام بيانات مغلق الحلقة، مساعدة المصانع المستدامة لتحسين نوعية الحرف اليدوية.
