日联科技致力于走品牌路线，目前“UNICOMP”品牌在国内外已经名声斐然。客户包括松下、三星、富士康、博世、索尼、飞利浦、伟创力、比亚迪、TCL、中兴、宁德时代、宝马、奥迪、特斯拉、一汽大众、中科院、ABB、东方电气、“四通一达”等众多国际公司，并已在国内公安、司法、邮政、交通等公共安全领域全面使用。

公司秉承诚信、开拓、精益求精的经营宗旨，倡导“阳光、正派、 学习、感恩”的企业文化精神，以、高效、优质的服务，持续为客户及合作伙伴提供创新和可衡量的增值服务。为实现“做的 X 射线企业、创令人尊敬品牌”的伟大愿景而努力拼搏。

日联客户.jpg

项目

名称

参数

整机状态

尺寸

1080(L)x1180(W)x1730(H)mm

重量

1150kg


电源电压

220AC/50Hz


功率

0.8kW


X射线光管

射线管种类

封闭型  Closed

电压

90kV/100kV


输出功率

8W


焦点尺寸

5μm


X射线系统

成像器

4寸图像增强器  4"Image Intensifier

显示器

22寸显示器  22"LCD


系统放大倍率

600x


检测区域

载物尺寸

510mm x 420mm

检测尺寸

435mm x 385mm


安全性（辐射量）

< 1uSv/h


 在图像特征提取过程中，边缘提取是解决缺陷标记的有效方法，本文分析了几种经典边缘提取方法，以及改进了一种基于形态学梯度的X射线图像边缘检测方法。为了得到更好的阈值分割效果，本文还采用一种基于模糊集合的多属性阈值分割算法，针对图像的全局和局部属性选取阈值进行分割。这些方法应用在X射线图片特征提取中取得较好的效果。
　　 缺陷特征参数的选择和提取是缺陷分类的前提，直接影响着分类结果，通过对缺陷特点的分析，本文选取了几何特征，图像不变矩和灰度特征这些能准确反映缺陷本质特征的特征参数，并给出了各自的计算方法。在缺陷分类的解决方案上，采用具有自组织、自适应的BP神经网络算法对X射线图片中缺陷进行分类识别。在对系统架构进行了分析和设计后，利用Visual C++开发了基于X射线的图像处理软件平台。本文把设计的X射线实时成像检测与缺陷识别系统应用到太阳能硅电池板缺陷检测与识别中，获得了比较理想的效果。

AX8200(日联).jpg

AX8200是日联在2010年年末应广大客户的需求推出的大容量高分辨率高放大倍率的全新X-RAY检测系统。的检测效果适用于大型线路板上面的BGA、CSP、倒装芯片检测、半导体、封装元器件、电子连接器模组检测、印刷电路板焊点检测、陶瓷制品、航空组件、太阳能电池板电池行业等特殊行业检测。对于大型线路板和大型面板（可放相同的模块）可以进行数控编程而自动检测和重复高。

产品应用：
●pcba焊点检测（BGA 、CSP 、POP等元器件检测）
●电池（极片焊点缺陷检测、电芯绕卷情况检测）
●电子接插件（线束、线缆、插头等）
●汽车电子（接插线、仪表盘等检测）
●太阳能、光伏（硅片焊点检测）
●航空组件等特殊行业的检测
●半导体（封装元器件检测）
●LED检测
●电子模组检测
●陶瓷制品检测