PC industrial SINSMART 4U: Sprijinirea transformării inteligente a sistemelor tradiționale de cântări industriale

Luați ca exemplu PC-ul industrial Hangzhou SINSMART, modelul SIN-610L-JQ470MB. Designul său se aliniază perfect nevoilor sistemelor de cântar:

(1) Performanță

SIN-610L-JQ470MB Calculator rack 4U Acceptă procesoare Intel Core din a 10-a/a 11-a generație și memorie DDR4 de până la 128 GB, gestionând fără efort cerințele multitasking, cum ar fi colectarea de date, recunoașterea imaginilor și încărcarea în rețea, permițând „răspuns de nivel secundar” pentru operațiunile de cântar.

(2) Stabilitate

Construit pe chipsetul Intel Q470E, acesta acceptă matrice RAID pentru a preveni pierderea datelor. O sursă de alimentare redundantă opțională de 300 W asigură fiabilitatea în timpul penelor bruște de curent. Compatibil cu Windows 10/11, Ubuntu și alte sisteme, se integrează perfect cu ecosistemele software industriale.

3. Aplicații pentru cântarele de poduri

SIN-610L-JQ470MB colectează date de cântărire prin porturi COM și le sincronizează cu sistemele MES prin intermediul interfețelor de rețea, permițând un proces integrat de „cântărire-înregistrare-analiză” care înlocuiește introducerea manuală a datelor și elimină erorile. Prin adăugarea unei plăci de captură de imagine prin sloturi PCIe și utilizarea algoritmilor de viziune artificială, acesta poate recunoaște automat plăcuțele de înmatriculare și siglele vehiculelor, corelându-le cu datele de cântărire pentru actualizări inteligente. În plus, funcționează 24/7, asigurând performanțe stabile pe tot parcursul anului.

• 

  
  4. Aplicații inter-industrie

  Dincolo de cântare, SINSMART PC industrial 4U sprijină diverse sectoare industriale tradiționale:

  
  

  Viziune artificială: În detectarea defectelor liniei de producție, procesează imagini de mare viteză de la camere pentru a identifica cu precizie defectele produsului.

  Roboți de paletizare: Prin intermediul mai multor porturi COM, se conectează la modulele de control, permițând planificarea traiectoriei robotului și coordonarea mișcării.

  Învățare profundă: Prin rularea de modele de inteligență artificială, efectuează analize predictive asupra vibrațiilor și datelor de temperatură ale echipamentelor, atenuând proactiv potențialele defecțiuni.