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| ブランド名: | Universal Balloon Medical |
| モデル番号: | CGT-SD-1000 |
| MOQ: | 1 ユニット |
| 価格: | Available Upon Request |
| パッケージの詳細: | パール 綿 の 防護 材 に 泡,紙 カートン,強化 木製 の 箱 |
| 支払条件: | L/C,T/T |
についてAI駆動のステント検査機 (CGT-SD-1000)医療用ステント検査の 高効率で精密なソリューションを提供するために 先進的な機械ビジョンを活用します 超高解像度画像と洗練された光学測定技術により検査基準の厳格な遵守を保証する品質管理コストを削減し,検査プロセスを加速します.
ステントの回転位置は微小以下レベルですこのシステムは 独自の技術を活用して 微小以下レベルの正確な回転位置付けを 達成しています
超高精度寸法測定 (オプション): 3Dビジュアライゼーションと同軸移動センサーを用いて,臨界ステントの寸法を非接触で測定し,精度は±2μmである.
先進的な光学画像: 特殊照明と超高画質カメラは 5μmの表面欠陥を検出します
欠陥検出:AI統合ハイブリッドスクリーニングでは,ミスの割合が0.1%未満 (下流プロセスフィードバックに基づいて) を確保します.
効率的な検査プロセス 40mmのステントでは,寸法測定は約2秒で完了します.外部の欠陥検出プロセスは約25秒かかります.任意の内部欠陥検出も約25秒を必要とします.
上部コンピュータ通信: 上部コンピュータ通信機能はシステムとのシームレスな統合を保証し,集中インターフェースを通じてリアルタイムモニタリングと制御を可能にします.生産効率と透明性を向上させる機械と機器の長期最適化と知的な管理を容易にするデータ保存と分析をサポートします.
AIベースのステント検査は 従来の方法と比較して 欠陥検出をどのように向上させるのでしょうか? AI駆動の検査システムでは 先進的なディープラーニング技術と 折りたたみのニューラルネットワーク (CNN) を活用して 亀裂,溶接不一致,表面不規則など 欠陥を検出しますストラットの変形この適応型アプローチは,誤陽性と見逃した欠陥の両方を最小限に抑えることで,従来の視覚システムよりも検出精度を大幅に向上させます.
AIシステムが検査できるステントは? このシステムは,様々なサイズ,材料,設計構成の裸金属ステント,心血管ステント,周辺ステントを含む様々なステントを検査するために設計されています.
特定のステントデザインに合わせられるか? そうだ システムではAIモデル訓練を サポートする 独自のステントサンプルを使って独自の製造変異と品質基準に適応することで,最適なパフォーマンスを保証します.
既存の生産ラインにAI検査システムを組み込むことができるか? SCADAとMESシステムとシームレスに統合され リアルタイムのデータ交換と追跡が可能です生産の設定に応じて.
典型的な設定要件は? 初期設定プロセスは システムの校正のために 欠陥タイプごとに 20 枚の画像を撮影することを意味します
システムで 総合的なデータログが サポートされていますか? そう,リアルタイムで欠陥を追跡し,詳細な検査レポートを作成します.この包括的なデータログは,品質管理,追跡可能性,規制遵守の強化を促進します.
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| ブランド名: | Universal Balloon Medical |
| モデル番号: | CGT-SD-1000 |
| MOQ: | 1 ユニット |
| 価格: | Available Upon Request |
| パッケージの詳細: | パール 綿 の 防護 材 に 泡,紙 カートン,強化 木製 の 箱 |
| 支払条件: | L/C,T/T |
についてAI駆動のステント検査機 (CGT-SD-1000)医療用ステント検査の 高効率で精密なソリューションを提供するために 先進的な機械ビジョンを活用します 超高解像度画像と洗練された光学測定技術により検査基準の厳格な遵守を保証する品質管理コストを削減し,検査プロセスを加速します.
ステントの回転位置は微小以下レベルですこのシステムは 独自の技術を活用して 微小以下レベルの正確な回転位置付けを 達成しています
超高精度寸法測定 (オプション): 3Dビジュアライゼーションと同軸移動センサーを用いて,臨界ステントの寸法を非接触で測定し,精度は±2μmである.
先進的な光学画像: 特殊照明と超高画質カメラは 5μmの表面欠陥を検出します
欠陥検出:AI統合ハイブリッドスクリーニングでは,ミスの割合が0.1%未満 (下流プロセスフィードバックに基づいて) を確保します.
効率的な検査プロセス 40mmのステントでは,寸法測定は約2秒で完了します.外部の欠陥検出プロセスは約25秒かかります.任意の内部欠陥検出も約25秒を必要とします.
上部コンピュータ通信: 上部コンピュータ通信機能はシステムとのシームレスな統合を保証し,集中インターフェースを通じてリアルタイムモニタリングと制御を可能にします.生産効率と透明性を向上させる機械と機器の長期最適化と知的な管理を容易にするデータ保存と分析をサポートします.
AIベースのステント検査は 従来の方法と比較して 欠陥検出をどのように向上させるのでしょうか? AI駆動の検査システムでは 先進的なディープラーニング技術と 折りたたみのニューラルネットワーク (CNN) を活用して 亀裂,溶接不一致,表面不規則など 欠陥を検出しますストラットの変形この適応型アプローチは,誤陽性と見逃した欠陥の両方を最小限に抑えることで,従来の視覚システムよりも検出精度を大幅に向上させます.
AIシステムが検査できるステントは? このシステムは,様々なサイズ,材料,設計構成の裸金属ステント,心血管ステント,周辺ステントを含む様々なステントを検査するために設計されています.
特定のステントデザインに合わせられるか? そうだ システムではAIモデル訓練を サポートする 独自のステントサンプルを使って独自の製造変異と品質基準に適応することで,最適なパフォーマンスを保証します.
既存の生産ラインにAI検査システムを組み込むことができるか? SCADAとMESシステムとシームレスに統合され リアルタイムのデータ交換と追跡が可能です生産の設定に応じて.
典型的な設定要件は? 初期設定プロセスは システムの校正のために 欠陥タイプごとに 20 枚の画像を撮影することを意味します
システムで 総合的なデータログが サポートされていますか? そう,リアルタイムで欠陥を追跡し,詳細な検査レポートを作成します.この包括的なデータログは,品質管理,追跡可能性,規制遵守の強化を促進します.
