|
| MOQ: | 1pcs |
| 표준 포장: | 종이팩 |
| 배송 기간: | 1~5days 이내에 |
| 결제수단: | 전신환, 웨스턴 유니온, 머니그램 |
| 공급능력: | 100000 PC |
바닥 SMT 장비 ALPHA Z5100에 대한 파동 용접 후 AOI
주요 장점
인공지능 알고리즘, 최소한의 프로그래밍
1광범위한 반도체 산업에서 이미지 결함 탐지 및 분류의 성공적인 경험과 딥 러닝 네트워크를 결합하여,용접점의 형태적 변화와 호환될 수 있습니다.PCBA 결함 데이터를 대량으로 훈련함으로써,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.
정제된 결함 분류
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"작은 수동 재판단 효과를 달성하고 공장 인력을 절약하는 데 도움이 됩니다.
인공지능 모델 독립적인 학습 진화
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 misjudgment그리고 공장의 지속적인 정상적인 생산을 보장합니다
효율적인 데이터 자산 시스템
1훌륭한 대용량 데이터 기술 능력은 AOI 기계 데이터를 추가로 활용하여 역할을 할 수 있습니다.이 기반에서 결함 분석, 공정, 품질 분석 및 기타 후속 응용 프로그램을 확장 할 수 있습니다.,닫힌 루프 데이터 시스템을 만드는 것, 공장을 지속가능하게 도와 공예품의 품질을 향상시키는 것.
|
|
| MOQ: | 1pcs |
| 표준 포장: | 종이팩 |
| 배송 기간: | 1~5days 이내에 |
| 결제수단: | 전신환, 웨스턴 유니온, 머니그램 |
| 공급능력: | 100000 PC |
바닥 SMT 장비 ALPHA Z5100에 대한 파동 용접 후 AOI
주요 장점
인공지능 알고리즘, 최소한의 프로그래밍
1광범위한 반도체 산업에서 이미지 결함 탐지 및 분류의 성공적인 경험과 딥 러닝 네트워크를 결합하여,용접점의 형태적 변화와 호환될 수 있습니다.PCBA 결함 데이터를 대량으로 훈련함으로써,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.
정제된 결함 분류
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"작은 수동 재판단 효과를 달성하고 공장 인력을 절약하는 데 도움이 됩니다.
인공지능 모델 독립적인 학습 진화
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 misjudgment그리고 공장의 지속적인 정상적인 생산을 보장합니다
효율적인 데이터 자산 시스템
1훌륭한 대용량 데이터 기술 능력은 AOI 기계 데이터를 추가로 활용하여 역할을 할 수 있습니다.이 기반에서 결함 분석, 공정, 품질 분석 및 기타 후속 응용 프로그램을 확장 할 수 있습니다.,닫힌 루프 데이터 시스템을 만드는 것, 공장을 지속가능하게 도와 공예품의 품질을 향상시키는 것.
