Fiber Link

30+ години

Нашата фабрика е основана през 1992 г., като първо започваме с коаксиален кабел, който беше един от най-големите производители в град Лин'ан. През 2001 г. започнахме да се фокусираме върху производството на оптични кабели.

30+ държави

През 2008 г. създаде международен отдел за продажби и продажба на кабели от оптични влакна в повече от 30 страни и има 18 години богат опит в износа на кабели.

• Фигура-8 кабелна структура, позволяваща удобна конструкция и висока ефективност.
• Устойчивост на ултравиолетови лъчи, гарантираща липса на напукване при продължителна-използване на открито.
• Лек материал, намаляващ{0}}носещия натиск над главата.
• Дизайн с ниски-загуби, минимизиране-затихването на сигнала на дълги разстояния.

• Температура на транспортиране/съхранение: -40 градуса до +60 градуса

• Стандартна дължина на макарата: 2км/барабан; налични са и други дължини.

Използваме основно чисто ново квалифицирано влакно: G652D за-магистрална комуникация на дълги разстояния, G657A1/A2 за устойчиви-на огъване проекти на закрито и окабеляване. Всички влакна имат стабилна производителност на предаване и ниски загуби.

FTTH падащ кабел-Печат с мастило

Плосък кабел-Плазмен печат

Външен кабел GYTC8S-Желязен печат

Джамперен кабел- SC/UPC-SC/APC

GYTC8S 24 ядрен -дървен барабан

FTTH кабел-1км барабан

FTTH кабел-картонена опаковка

Пач кабели-Палетен пакет

 

 

Пач кабели в доставка на палети

FTTH кабел в картонена опаковка

Плосък кабел в пакет от шперплатов барабан

Композитният барабан е пълен, зареден в контейнера

Снимка за зареждане на масивен дървен барабан

 

 

Революцията на AI в тестването на производителността:

Fiber link, независимо дали при всеобхватното тестване на готови продукти от оптични влакна или при тестване на типа на оптични кабели преди изпращане, автоматизираните системи за тестване, захранвани с AI-, постепенно заместват традиционните ръчни операции и субективни преценки.

1. Автоматизирано тестване и интелигентна интерпретация:

Тестването на производителността на оптични комуникационни продукти включва множество параметри. Като вземем за пример оптично влакно, тестовете включват геометрични параметри (диаметър на сърцевината, диаметър на обвивката, извън--кръглост, грешка на концентричността и т.н.), оптични параметри (коефициент на затихване, дължина на вълната на прекъсване, диаметър на модовото поле, дисперсия и т.н.), механични свойства (якост на опън, параметри на умора и т.н.) и екологични характеристики (температурни цикли, влажна топлина стареене и др.). Традиционно тези тестове се извършват предимно елемент по елемент от инспектори с помощта на специализирани инструменти. Данните от теста се съхраняват в хартиени записи или електронни таблици, а определянето на резултатите от теста за успешно/неуспешно разчиташе на разбирането и запаметяването на стандартите и спецификациите от страна на инспектора.

С въвеждането на AI технологията този работен модел се променя. Интелигентните всеобхватни платформи за тестване могат автоматично да завършат последователното тестване на множество параметри и данните от теста се качват в централна база данни в реално време. AI алгоритмите автоматично интерпретират резултатите от теста, сравняват ги със стандартните изисквания и маркират аномалии или гранични стойности. Фокусът на инспекторите се измести от „оперативни инструменти“ и „данни за запис“ към „потвърждение на аномалия“ и „анализ на причините“, подобрявайки както ефективността, така и точността.

При OTDR (оптичен рефлектометър във времева област) традиционните методи изискват ръчно идентифициране на различни точки на събития в оптичното влакно, като фуги, счупвания и завои, от кривите на формата на вълната. Това не само-отнема много време, но също така води до непоследователност в преценката между различните служители. Базираните на задълбочено обучение-алгоритми за разпознаване на OTDR събития вече могат автоматично да идентифицират и класифицират различни събития на повреда с над 95% точност, намалявайки времето за анализ от десетки минути до секунди. За персонала, който трябва да извършва голям брой OTDR тестове дневно, това означава значително намаляване на натоварването.

2. Прогноза за продължителността на живота и оценка на надеждността

Оптичните комуникационни продукти обикновено имат високи изисквания за надеждност, особено тези, използвани в критични сценарии като подводни кабели и космическото пространство, които трябва да гарантират живот от десетилетия. Традиционните оценки на надеждността разчитат главно на ускорени тестове за стареене и статистически анализи, като отнемат голям брой проби и време за тестване.

AI технологията предоставя нов подход към оценката на надеждността. Чрез анализиране на променящите се модели на параметрите на производителност по време на тестове за ускорено стареене, моделите за дълбоко обучение могат да научат присъщите закони на деградацията на продукта. Моделите на изкуствен интелект, обучени върху данни от тестове на ранен-етап, могат да предвидят дългосрочната-надеждност на даден продукт въз основа на неговата ранна ефективност. Тази възможност за прогнозиране помага на отделите за тестване да идентифицират предварително партиди с потенциални рискове за надеждността и също така помага за оптимизиране и ускоряване на протоколите за тестване, като намалява ненужното време за тестване и консумацията на проби, fiber link.

Популярни тагове: влакнеста връзка, Китай влакнеста връзка производители, доставчици, фабрика, Оптичен кабел за надземни влакна, фиг. 8 самоподдържащ се оптичен кабел, Фигура 8 Оптичен кабел, Външен въздушен оптичен кабел, Въздушен оптичен кабел, Самоносещ въздушен оптичен кабел