产品应用
AI算法 极简编程
深度学习神经网络模型，通过训练海量PCBA缺陷数据，能够兼容焊点的形态变化、自动识别器件/焊点位置与缺陷类型。
可解决传统AOI操作复杂、调试时间长、误判过高、人员操作一致性差等问题。
常见缺陷检测
AI可检测缺陷
摆放位置
技术参数
| 系列产品 | Alpha Z510 | Alpha Z510D | |
| 类型 | 单面单轨 | 单面双轨 | |
| 视觉系统 | 成像 | 标配1200W/选配2100W | |
| 分辨率 | 4μm/7μm/10μm/15μm | ||
| 镜头 | 远心镜头 | ||
| 照明 | RGBW LED | ||
| 运动机构 | XY运动 | AC伺服马达 | |
| 轨道调宽 | 自动/手动 | ||
| 流向 | 左到右或右到左，可定制 | ||
| 轨道高度 | 900±30mm | ||
| 硬件 | 电源 | 200V-230V AC 50/60Hz | |
| 功率 | 2.5KW | ||
| 气压 | 0.4-0.6MPa | ||
| 重量 | 850-900KG | ||
| 设备尺寸 | W1000*D1520*H1580mm | ||
| 检查规格 | 基板尺寸 | 510*460mm | 510*320mm*2 |
| 厚度 | ≤6mm | ||
| 选配功能 | 人工智能 | AI大数据训练中心 | |
| 辅助功能 | 远程集中复判、条码读取、OCR识别 | ||
| 检测项目 | 元件缺陷检测 | 缺件、立碑、侧立、偏移、多件、异物、少锡等 | |
| 焊点 | 多锡、少锡、短路、翘脚、锡珠等 | ||
| 金手指测试 | 沾锡、划伤、异物、氧化、锡珠等 | ||
| 胶水检测 | 溢胶、少胶 | ||