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AI深度学习检测仪,T-MEGA
AI质量检查器是可快速而准确地检测出整个过程中出现的非典型和精细缺陷
AI质量检查器是可快速而准确地检测出整个过程中出现的非典型和精细缺陷
运用现有方法很难对不规则及非典型产品的合格率进行准确的视觉任务检查或肉眼检查。
此外,即使采用检测仪,如果检测仪不符合工程环境,仍需要投入必要的人力资本。
首要条件是需引进符合自身生产流程的检测仪,才可得到有效的结果。

(株)TWIM的AI检测仪器T-MEGA是专门为一次性解决上诉问题所研发的仪器 。
(株)TWIM所研究的检测仪具备高分辨率的光学装备及为工程环境所定制的检测系统,再兼备上由我司研发的AI视觉任务检查软件MOAI,可对在进库、出库、合并、组装、检查、包装、物流等整体工程过程中发生的细微缺陷进行快速且正确的质量检测。 此外,我司对从制造到出厂的全过程进行统一管理。

AI二次电池检测器

摘要
因考虑环境问题,不仅是汽车产业,电子产品、医疗、通讯、海洋、电力等各产业群都在扩大二次电池的需求并加快其研发脚步。 (株)TWIM已与拥有领先于全球二次电池技术的企业签订协议,对功率、分离膜、外观、熔接处等进行测定,并对外形、焊道宽度、针孔等进行检测。 T-MEGA的二次电池检测技术也是领先于世界的。
如果您需要更多信息或需要咨询,请与我们联系
(株)TWIM的位置和联系信息
  • 检测领域:二次电池
  • 检测对象:功率、分离膜、外观、熔接处等。
  • 检测内容:测定、外形、焊道宽度、针孔等。
特点
  • 运用MOAI4.0深度学习检查系统
  • 适用深度学习技术的 2D、3D、X-ray 检测
  • 可根据不同类别进行模型互换
  • 可根据客户需求进行检测(检测项目,检测标准,检测速度等)
  • 可根据金属及胶片位置确保均匀的照射度
  • 可根据智能版设计结构变更为电脑终端的视觉任务系统
检测结构
  • 与二次电池有关的过程,电极过程-组装过程-激活过程-模块过程-组装过程可应用于视觉系统和检查机
引入效果
  • 与独立视觉任务系统相比,缩减投资额
  • 与独立视觉任务系统相比,可进行综合管理
  • 与独立视觉任务系统相比,其性能更加优越(可根据客户需求进行定制)
  • 通过精准的大小测定,确保品质
  • 可适用深度学习技术对焊炬宽度进行检测
适用事例
  • H 社:SG2 MBA系列视觉任务
  • S 社:BM210 生产线视觉任务
  • S 社:组装工程、模块流程、熔接检测仪、VNT 检测仪
  • L 社:分离膜检测仪
应用领域
  • 焊缝视觉检测系统
  • 分离膜工艺视觉检测系统
  • 装配工艺视觉检查系统
  • 充放电工艺视觉检查系统
  • 外壳工艺视觉检查系统
  • 胶卷工艺视觉检查系统
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