松下铝电解电容器表面贴型无卤<span style='color:red'>FH系列</span>
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松下铝电解电容器表面贴型无卤FH系列

　　产品特点　　耐久性 : 105 ℃ 10000小时保证产品 (?6.3x7.7 : 7000小时, ≧50V:7000小时)　　长寿命产品 : 比FK(特殊符号 G*) 系列高40％~100％　　已应对RoHS指令　　符合AEC-Q200　　产品规格　　对象产品　　耐久性 : 105℃ 10000小时　　6.3x7.7:7000小时　　≧ 50V:7000小时　　*1: 额定纹波电流 (100kHz/+105℃)　　*2: ESR (100kHz/+20℃)　　*3: tan δ (120Hz/+20℃)
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发布时间：2023-06-16 10:38 阅读量：1974 继续阅读>>
欧姆龙推出图像处理系统<span style='color:red'>FH系列</span>
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欧姆龙推出图像处理系统FH系列

　　大家对AI的期待越来越高，因为它能像人一样识别对象物的特征，并自动学习判断标准。但是，要使其投入实际应用，必须准备大量的图像数据供AI学习，而且还面临若干问题，如AI工程师的保障、需要在现场安装特殊的AI硬件等，因此很难将AI引入生产现场。为了解决这些问题，欧姆龙全新开发了一种缺陷抽取AI，再现了熟练工的检测方法，并将其搭载于图像处理系统FH系列中。　　1、通过类似人的“感性”来发现划痕　　FROM：对人感性的依赖　　缺陷的检测依靠人的感性，难以定义，成为自动化的难题。　　TO：利用AI技术，自动实现目视检测　　检测人员拥有的“将背景中的不协调视为缺陷”的技能，已利用AI技术化，并作为图像过滤器搭载。　　即使是新品种、未知划痕、复杂背景这些机器以前难以判断的内容，也可以在没有划痕样本或调整的情况下，检测为“划痕或缺陷”。　　2、类似熟练工的“经验”来判断良品　　FROM：依赖于熟练工的经验　　在官能检测中，允许良品状态有差异。由于良品状态的判断标准依赖于熟练工的知识，因此很难用以往的FA图像处理系统对其进行定义，并且需要不断进行设置调整工作，这成为自动化的难题。　　TO：利用AI技术实现调整知识自动化　　“AI准确匹配”通过学习良品状态的图像数据，在短时间获得检测人员在多年实践中积累的“检测技术和知识”。　　除了能够再现熟练工的检测能力外，相比传统的自动化检测方法，能够减少因公差导致的良品过检，大幅降低成本以及提高生产效率。　　3、无需构建AI专用环境　　引进AI不需要高规格硬件，也无需配备AI工程师来构建适合不同现场环境的系统。利用在生产现场已有大量使用经验的通用图像处理系统，即可轻松引进AI。　　▲ 无需AI专用硬件　　需要准备工作站级别硬件的AI检测技术无法在现场大规模引进。FH系列不需要专用硬件，因此可以轻松引进。　　▲ 无需AI工程师　　为了将AI技术调整至能在自己公司的工序中稳定运行，除了图像处理技术外，还需要编程和维护，但FH系列能够以普通图像传感器的操作感觉来使用AI。无需AI工程师。
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发布时间：2023-02-06 11:16 阅读量：2059 继续阅读>>

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