在现代光电系统和电子电工设备中,光学元件名称的准确识别与理解是确保系统设计、维护及优化的基石。无论是构建精密的光纤通信网络,还是调试复杂的激光加工设备,工程师和技术人员若对各类光纤元件、透镜、滤光片等关键部件的命名规则与功能特性模糊不清,极易导致选型错误、性能下降甚至系统故障。随着半导体器件与光电技术的深度融合,掌握规范的光学元件名称不仅关乎技术沟通的效率,
UI-5244LE-M-GL-MB
分类: 科学和工业相机
厂家: IDS Imaging Development Systems GmbH
产地: 德国
型号: UI-5244LE-M-GL-MB
更新时间: 2024-08-29T03:41:39.000Z
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机器视觉 CMOS相机 工业成像 IDS Imaging 高分辨率相机
GigE, CMOS, 50 fps, 1280 x 1024, 1.31 MPix, 1/1.8", e2v, Global Shutter, Global Start Shutter, Rolling Shutter
顶刊高频之选
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专业选型
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正规认证
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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 : 3D scanning, Safety engineering, Gesture and eye tracking technology, Traffic surveillance and license plate recognition, Machine vision, Quality assurance, Medical technology, Astronomy
- 数据接口 / Data Interface : Gigabit Ethernet(GigE)
- 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 : CS-Mount, C-Mount
- 传感器制造商 / Sensor Manufacturer : e2v
- 传感器型号 / Sensor Model Number : EV76C560ABT
- 摄像头尺寸 / Camera Head Size : 6.784 x 5.427 mm (Optical Size)
应用
1. 工业自动化 2. 机器视觉 3. 医疗成像 4. 科学研究
特征
1. 全局快门和滚动快门功能 2. 高分辨率1.31M像素 3. 多种特殊功能如行扫描模式、缩放器、序列器等
详述
规格书
AI 智能分析
该产品已被1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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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Mü煌附犹跫碌腉MA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。
查看全文 >
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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?,以及采用陀螺仪传感器进行相机标定的方法,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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