कारखानामा, एरे निरीक्षण भनेको उत्पादनहरूलाई "शारीरिक परीक्षण" दिनु जस्तै हो। थोरै त्रुटिले पनि दोषपूर्ण उत्पादनहरू नेटबाट चिप्लन सक्छ। यद्यपि, धेरै पत्ता लगाउने उपकरणहरू प्रायः हल्लाउने वा विकृतिको कारणले गर्दा डेटा सही रूपमा मापन गर्न असफल हुन्छन्। चिन्ता नगर्नुहोस्! ग्रेनाइट मेसिन उपकरण आधारले ठूला समस्याहरू समाधान गर्न सक्छ!
किन ग्रेनाइट माउन्ट ताई जत्तिकै स्थिर हुन सक्छ?
१️ निर्माण-प्रतिरोधी: ग्रेनाइट स्टील भन्दा बढी पहिरन-प्रतिरोधी छ! यसको कठोरता क्वार्ट्ज ढुङ्गाको जस्तै छ। परीक्षण उपकरणहरू हरेक दिन प्रयोग गरिए पनि, यो टुट्ने सम्भावना हुँदैन। सन्दर्भ सतह सधैं समतल रहन्छ, र प्रोब र उत्पादन बीचको दूरी परिवर्तन हुँदैन। अवश्य पनि, डेटा बढी सटीक छ।
२️ तापक्रम भिन्नताबाट डराउँदैन: धातु तताउँदा फैलिन्छ र चिसो हुँदा संकुचित हुन्छ, त्यसैले परीक्षण डेटा "विचलित" हुन्छ। यद्यपि, ग्रेनाइट तापक्रमबाट लगभग अप्रभावित हुन्छ। कार्यशालाको तापक्रम २० डिग्री सेल्सियसबाट ४० डिग्री सेल्सियसमा झर्दा पनि, यसको विकृति मानव कपालको दशांश भन्दा कम हुन्छ!
II. इन्जिनियरहरूको "स्थिरता" युक्तिहरू
✨ महको चाका झट्का अवशोषित गर्ने डिजाइन: आधारलाई महको चाका ग्रिड ढाँचामा बनाइएको छ, जस्तै उपकरणमा "शक-अवशोषित जुत्ता" राख्दा! यसले ९०% कम्पनहरू रोक्न सक्छ। मेसिन पूर्ण क्षमतामा चलिरहेको बेला पनि, पत्ता लगाउने प्लेटफर्म "फ्रोजन" जस्तै स्थिर रहन्छ।
✨ पानी चिस्याउने प्रणाली: आधारले "सानो एयर कन्डिसनर" लुकाउँछ -- सममित पानी चिस्याउने पाइपहरू। लेजर स्क्यानिङ गर्दा स्थानीय तताउने? यसले ०.३ ℃ भित्र तापक्रम भिन्नतालाई द्रुत रूपमा नियन्त्रण गर्न सक्छ र थर्मल विकृतिलाई पूर्ण रूपमा बिदाइ गर्न सक्छ!
तीन. आधार परिवर्तन गरेपछिको प्रभाव कति बढाइचढाइ गरिएको छ?
एक निश्चित चिप कारखानाले ग्रेनाइट आधार प्रतिस्थापन गरेपछि, पत्ता लगाउने त्रुटि सिधै ५μm बाट १μm मा झर्यो, जुन मानव कपाललाई १०० थप भागमा विभाजन गर्नु बराबर हो! उत्पादन दर ८८% बाट ९६% मा बढ्यो, एक वर्षमा २० लाख युआन भन्दा बढी फोहोर बचत भयो! थप रूपमा, फोटोभोल्टिक सेल कारखानाहरू र प्यानल कारखानाहरूले वास्तविक परीक्षणहरू सञ्चालन गरेका छन्, र औसत स्थिरता ८०% भन्दा बढीले सुधार भएको छ!
के तपाईं एरे डिटेक्शनलाई "माथि र तल उतारचढाव" लाई बिदाइ दिन चाहनुहुन्छ? ग्रेनाइट आधार छनौट गर्नु सही विकल्प हो! यो परीक्षण उपकरणको "एंकर" जस्तै हो, डेटा स्थिर गर्ने र लागत बचत गर्ने, उत्पादन गुणस्तर निरीक्षणलाई अझ भरपर्दो बनाउने!
पोस्ट समय: जुन-१३-२०२५