在电子制造与研发领域,如何精准分析材料的分子结构并检测微小缺陷一直是行业痛点。拉曼光谱仪的作用正是解决这一难题的核心技术——它通过激光与物质分子振动能级的相互作用,提供非接触、无损的化学成分"指纹图谱"。从半导体晶圆的质量控制到新型光纤元件的材质验证,该技术已成为现代电子工业不可或缺的分析工具。本文将深入解析拉曼光谱仪在电子电工行业的具体应用场景,并分享提升
U3-3251LE-M-GL
分类: 科学和工业相机
厂家: IDS Imaging Development Systems GmbH
产地: 德国
型号: U3-3251LE-M-GL
更新时间: 2024-08-25T18:04:26.000Z
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高性能 USB 3.0 机器视觉 CMOS相机 低功耗 工业自动化
USB 3.0, CMOS, 40 fps, 1600 x 1200, 1.92 MPix, 1/1.8", e2v, Global Shutter
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品质保障
严格把控产品质量,呈现理想的光电产品,确保每一件产品都能满足您的专业需求。
概述
参数
- 应用 / Application : Apparatus engineering, Medical technology, Microscopy, Embedded Systems, Robotics
- 数据接口 / Data Interface : USB 3.0
- 相机类型 / Camera Type : Linear Cameras, Line Scan Cameras
- 扫描模式 / Scan Mode : Prograssive scan
- 传感器类型 / Sensor Type : CMOS
- 色度 / Chrome : Monochrome, B/W
- 透镜支架 / Lens Mount : S-Mount
- 传感器制造商 / Sensor Manufacturer : e2v
- 传感器型号 / Sensor Model Number : EV76C570ABT
- 摄像头尺寸 / Camera Head Size : 7.200 x 5.400 mm (Optical Size)
应用
1. 工业自动化 2. 医疗成像 3. 科学研究 4. 机器视觉
特征
1. 高性能CMOS传感器 2. 全局快门 3. 进阶的AOI和合并功能 4. USB 3.0接口 5. 低功耗
详述
规格书
AI 智能分析
该产品已被2篇SCI论文引用
基于平台30万篇光学领域SCI论文分析
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[2018年IEEE国际成像系统与技术会议(IST)-克拉科夫(2018.10.16-2018.10.18)] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议(IST)-阴影成像系统中的粒子测量体积与光强
阴影成像 光学 液态水含量 气象学 机器视觉
正在寻求一种确定颗粒测量所需测量体积仪器的方法。研究表明,测量体积取决于照明光的光学均匀性与相机系统的组合效果。通过混合照明条件与位置的研究结果显示:若已知真实尺寸和背景亮度,采用双指数项拟合方法可平均以4%的精度确定测量体积。使用低倍率镜头会增大测量体积,因为其视场角和景深都会增加。但更大的视场角同时需要更多光照,并对其他光学误差更敏感。
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气体金属弧焊过程中采用激光视觉传感器实时预测搭接角焊缝焊接质量
深度神经网络 相机标定 激光视觉传感器 气体金属弧焊 焊接质量预测
气体金属弧焊(GMA)工艺中需采用无损检测(NDT)技术以确保焊缝可靠性并实时监控焊接质量。本研究设计并制作了激光视觉传感器(LVS),开发了图像处理算法以精确提取被测焊缝上的激光线?;谕勇菀谴衅鞯南嗷甓ǚ椒ㄓ糜谟Χ院附踊魅说母丛釉硕?。通过不同焊接条件下的GMA焊接实验获取数据,用于建立质量预测模型?;谕獠亢傅佬巫春秃附犹跫⒘松疃壬窬纾―NN)模型,用于预测内部焊道形状及焊接接头的抗拉强度。
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精密仪器实验方案
1. 实验设计与方法选择:本研究采用阴影成像系统,通过不同相机与镜头配置测量62.5微米圆点在不同光照条件下的检测范围。方法包括使用位移台沿z轴移动测试物体并逐级拍摄图像,随后通过边缘检测处理图像,根据背景光强度确定测量范围。 2. 样本选择与数据来源:使用固定直径为62.5微米、间距125微米的圆点网格玻璃测试物。数据采集自不同照明场景(包括居中光、偏移光和漫射光)控制实验中捕获的图像。 3. 实验设备与材料清单:包含相机(uEye UI-3370CP-NIR和uEye UI-2250SE-M-GL)、镜头(Opto Engineering TC4M004-C和Edmund Optics 110mm WD CompactTL)、测试物(Edmund Optics圆点网格玻璃部件号58509)、照明(带准直镜的Mightex 455nm LED)、扩散片、位移台及千分尺测微计。 4. 实验流程与操作步骤:将测试物置于相机与照明光源之间的位移台上,以1微米或5微米步进沿z轴移动,每步拍摄一张图像。通过高斯拉普拉斯边缘检测处理图像识别可检测圆点,并测量每个圆点位置的背景光强度。 5. 数据分析方法:通过建立各位置检测圆点的直方图,拟合双指数模型关联测量范围与背景光强度,计算平均偏差和信噪比(SNR)评估精度。
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机械工程实验方案
1. 实验设计与方法选择:基于激光三角测量原理设计并制作了激光视觉传感器(LVS)??⒘司诽崛〖す庀叩耐枷翊硭惴ǎ约安捎猛勇菀谴衅鹘邢嗷甓ǖ姆椒?,以应对焊接机器人的复杂运动。 2. 样本选择与数据来源:在不同焊接条件下(包括焊接位置、送丝速度和钢板间隙),对590MPa级未涂层HR钢板的搭接接头进行了气体金属弧焊(GMA)实验。 3. 实验设备与材料清单:使用相机(UI-3271LE-M-GL-VU,IDS成像开发系统有限公司)、定制蓝光激光器(405nm,50mW)、运动处理单元(MPU-6050,TDK公司)和工业机器人(IRB 2400,ABB集团)。 4. 实验流程与操作步骤:将LVS安装在试样上方50mm处接收反射激光,设计遮光板防止电弧光直接进入相机,并通过工业机器人进行焊接实验。 5. 数据分析方法:基于外部焊道形状和焊接条件数据,开发深度神经网络(DNN)模型来预测内部焊道形状和抗拉强度。
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