Komputer przemysłowy SINSMART 4U: umożliwia inteligentną transformację tradycyjnych przemysłowych systemów wagowych

Weźmy na przykład komputer przemysłowy Hangzhou SINSMART, model SIN-610L-JQ470MB. Jego konstrukcja idealnie wpisuje się w potrzeby systemów wagowych:

(1) Wydajność

SIN-610L-JQ470MB Komputer 4U do montażu w szafie obsługuje procesory Intel Core 10./11. generacji i do 128 GB pamięci DDR4, bez problemu realizując zadania wielozadaniowe, takie jak zbieranie danych, rozpoznawanie obrazów i przesyłanie danych przez sieć, umożliwiając „reakcję drugiego poziomu” w przypadku operacji wagowych.

(2) Stabilność

Zbudowany na chipsecie Intel Q470E, obsługuje macierze RAID, zapobiegając utracie danych. Opcjonalny redundantny zasilacz o mocy 300 W zapewnia niezawodność w przypadku nagłych przerw w dostawie prądu. Kompatybilny z systemami Windows 10/11, Ubuntu i innymi, bezproblemowo integruje się z ekosystemami oprogramowania przemysłowego.

3. Zastosowania wag pomostowych

Urządzenie SIN-610L-JQ470MB zbiera dane ważenia za pośrednictwem portów COM i synchronizuje je z systemami MES za pośrednictwem interfejsów sieciowych, umożliwiając zintegrowany proces „ważenia-rejestrowania-analizy”, który zastępuje ręczne wprowadzanie danych i eliminuje błędy. Dzięki dodaniu karty przechwytującej obraz przez gniazda PCIe i wykorzystaniu algorytmów wizji maszynowej, urządzenie może automatycznie rozpoznawać tablice rejestracyjne i logo pojazdów, łącząc je z danymi ważenia w celu inteligentnej modernizacji. Dodatkowo, urządzenie obsługuje pracę 24/7, zapewniając stabilną wydajność przez cały rok.

• 

  
  4. Zastosowania międzybranżowe

  Poza wagami mostowymi SINSMART Komputer przemysłowy 4U wzmacnia różne tradycyjne sektory przemysłu:

  
  

  Wizja maszynowa: W wykrywaniu wad na linii produkcyjnej system przetwarza obrazy z szybkich kamer, aby dokładnie identyfikować wady produktu.

  Roboty paletyzujące: Poprzez wiele portów COM łączą się z modułami sterującymi, umożliwiając planowanie ścieżki robota i koordynację ruchu.

  Głębokie uczenie: wykorzystując modele sztucznej inteligencji, przeprowadza analizę predykcyjną danych dotyczących drgań i temperatury urządzeń, proaktywnie ograniczając potencjalne awarie.