IC Çip Kimlik Saptama ve İzlenebilirlik


FS80 Sabit Tarayıcı ve Aurora Focus yazılımı ile IC çip denetimi ve izlenebilirliğini optimize edin. Yansıtıcı veya eğimli yüzeylerdeki düşük kontrastlı DPM kodlarının hassas görüntülenmesi için tasarlanan FS80, yüksek hızlı, yüksek hacimli üretim ortamlarında bileşenlerin kimlik saptamasını otomatikleştirir. Aurora Focus, zor yüzeylerdeki mikro metinlerin doğru okunması için derin öğrenme OCR ile iş akışlarını geliştirir. NS42 Akıllı Kamera, IC çipler üzerinde eğitilmiş 'iyi' görüntü setinden sapma gösteren yüzey kusurlarını işaretleyen anomali tespitini mümkün kılar. Her iki çözüm de kaliteyi, uyumu ve üretim verimliliğini artıracaktır.

Electronics Photography Website FS80 Code Reading 4x3 3600

Gelişmiş otomasyon çözümleriyle IC çip denetimini ve izlenebilirliğini kolaylaştırın

The Zebra FS80 fixed industrial scanner is positioned to read direct part markings (DPM) codes and perform Optical Character Recognition (OCR) on semiconductor chips, showcasing its ability to capture precise data from intricate and low-contrast markings during production.

Mikro Metin ve Barkod Okumayı Hassasiyetle Optimize Edin

Aurora Focus ile eşleştirilmiş FS80 Sabit Endüstriyel Tarayıcı, küçük karakter yükseklikleri, düşük kontrastlı işaretler, kavisli veya yansıtıcı yüzeyler ve değişen yönler gibi IC paketlerini ve levhalarını takip etmenin zorluklarını ele almak üzere tasarlanmıştır. 16 MP'ye kadar yüksek çözünürlüklü sensörler, C-mount optik, entegre LED aydınlatma ve yapılandırılabilir görüş alanları ile üretim hızlarında IC çiplerin hassas, düşük bulanıklıkla görüntülenmesini sağlar. 

Software Aurora Focus Photography Website Resistor OCR Screenshot 16x9 3600

IC yonga okuma ve denetimi optimize edin

Aurora Focus, iş akışlarına sorunsuz bir şekilde entegre olur ve Ethernet/IP, PROFINET, Modbus TCP, TCP/IP ve REST uç noktaları gibi arayüzler aracılığıyla doğrudan kontrolü destekler. Yerleşik Aurora Focus kod okuma yazılımıyla, ekipler hızlıca kod okuma uygulamaları kurabilir ve düşük kontrastlı veya zorlu yüzeylerde olsa bile yonga üzerindeki karakterleri okumak için derin öğrenme tabanlı OCR gibi makine görüşü araçlarını uygulayabilir, böylece parti kodları, tarih kodları veya parça numaralarını hızlıca doğrulayabilirler.