मुख्य प्रौद्योगिकियाँ

कई चैनल समन्वय में काम करते हैं, एक दूसरे के पूरक होते हैं ताकि बड़े प्रारूप के निरीक्षण में पूर्ण कवरेज और उच्च स्थिरता सुनिश्चित हो सके।

कई कैमरा पोजीशनों पर निर्बाध स्टिचिंग निरंतर और पूर्ण निरीक्षण की गारंटी देती है, जिससे बड़े क्षेत्रों का सटीक पता लगाना संभव हो पाता है।

उन्नत लेंस और सेंसर बिंदु-स्तर के विवरणों को कैप्चर करते हैं, जिससे मानव आंख को अदृश्य दोष भी उजागर होते हैं।

विभिन्न सब्सट्रेट और प्रिंटिंग प्रक्रियाओं के अनुरूप अनुकूलित ऑप्टिकल पथ और इमेजिंग समाधान, बेहतर निरीक्षण परिणामों के लिए।

तीन वर्षों में स्वतंत्र रूप से विकसित किया गया, पी9 प्रकाश स्रोत विशेष सब्सट्रेट के लिए इमेजिंग चुनौतियों का समाधान करता है, जिससे दोष का पता लगाने और क्लोज्ड-लूप गुणवत्ता प्रबंधन में सुधार होता है।

मुद्रित नमूनों और डिजिटल फाइलों के बीच पिक्सेल-दर-पिक्सेल तुलना मूल डिजाइन के साथ पूर्ण संरेखण सुनिश्चित करती है।

यह अनुपालन सुनिश्चित करने के लिए आयाम, पंजीकरण और मार्जिन जैसे महत्वपूर्ण प्रक्रिया मापदंडों के सटीक निरीक्षण में सहायता करता है।

यह निरीक्षण क्षेत्रों को तेजी से पहचानता है और उन पर लॉक हो जाता है, जिससे पता लगाने की दक्षता और स्थिति निर्धारण की सटीकता में सुधार होता है।

यह उच्च स्तरीय उद्योग आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए सीरियल नंबर, नकली-रोधी कोड और अन्य परिवर्तनीय डेटा का सही आउटपुट सुनिश्चित करता है।

यह स्वचालित रूप से छूटे हुए प्रिंट, गलत संरेखण, धब्बे और खरोंच की पहचान करता है, जिससे त्रुटिहीन दिखावट और कार्यक्षमता सुनिश्चित होती है।

यह वॉटरमार्क, अदृश्य कोड, फ्लोरोसेंट स्याही और अन्य सुरक्षा सुविधाओं का पता लगाने में सहायता करता है, जिससे नकली उत्पादों को रोकने के स्तर में सुधार होता है।

बहुआयामी विशेषता विश्लेषण जटिल पैटर्न और सूक्ष्म अंतरों की पहचान करता है, जिससे पता लगाने की सटीकता बढ़ती है।

यह निरीक्षण प्रक्रियाओं और परिणामों का वास्तविक समय में प्रदर्शन प्रदान करता है, जिससे ऑपरेटरों को त्वरित आकलन और निर्णय लेने में मदद मिलती है।

लचीले कार्यात्मक मॉड्यूल को विभिन्न उत्पादन लाइन आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए कॉन्फ़िगर किया जा सकता है, जिससे त्वरित अनुकूलन और विस्तार संभव हो पाता है।

यह ऐतिहासिक निरीक्षण डेटा संकलित करता है, जो पता लगाने की क्षमता, सांख्यिकीय विश्लेषण और उत्पादन अनुकूलन में सहायक होता है।

यह दूरस्थ निगरानी, ​​केंद्रीकृत शेड्यूलिंग और उत्पादन सहयोग के लिए निरीक्षण उपकरणों को जोड़ता है।

यह निरीक्षण डेटा और परिदृश्यों के आधार पर स्वचालित रूप से अनुकूलित मॉडल तैयार करता है, जिससे पता लगाने की क्षमता में लगातार सुधार होता है।

डेटा प्रशिक्षण के माध्यम से निरीक्षण मापदंडों को लगातार अनुकूलित करता है, जिससे स्व-अनुकूली और निरंतर सुधार करने वाली प्रणालियाँ सक्षम होती हैं।

यह जटिल प्रिंट दोषों को पहचानने के लिए न्यूरल नेटवर्क का उपयोग करता है, जिससे विभिन्न परिदृश्यों में उच्च परिशुद्धता वर्गीकरण और पहचान प्राप्त होती है।