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UI-5370CP-NIR-GL 科学和工业相机
精品

UI-5370CP-NIR-GL

分类： 科学和工业相机

厂家： IDS Imaging Development Systems GmbH

产地： 德国

型号： UI-5370CP-NIR-GL

更新时间： 2024-07-13T06:09:49.000Z

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标签：

医疗成像 CMOS相机 工业自动化 安防监控 高性能成像

简介：

GigE, CMOS, 19 fps, 2048 x 2048, 4.19 MPix, 1", CMOSIS, Global Shutter

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概述

IDS Imaging Development Systems GmbH的UI-5370CP-NIR-GL是一款科学和工业相机，帧速率为19至19 FPS.有关UI-5370CP-NIR-GL的更多详细信息，请联系我们。

参数

  • 应用 / Application : Microscopy, Machine vision, Motion control, Traffic surveillance, High-speed inspection, Surveillance systems, Automotive applications, Barcode and OCR recognition
  • 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 : C-Mount
  • 传感器制造商 / Sensor Manufacturer : CMOSIS
  • 传感器型号 / Sensor Model Number : CMV4000-3E12M1PP
  • 摄像头尺寸 / Camera Head Size : 11.264 x 11.264 mm (Optical Size)

应用

1. 工业自动化 2. 医疗成像 3. 科学研究 4. 安防监控

特征

1. 配备全局快门 2. 12 位色深 3. 1 英寸传感器尺寸 4. 多区域兴趣点 (Multi-AOI) 5. 支持多种子采样系数 6. 低功耗

详述

1. 配备全局快门 2. 12 位色深 3. 1 英寸传感器尺寸 4. 多区域兴趣点 (Multi-AOI) 5. 支持多种子采样系数 6. 低功耗

图片集

UI-5370CP-NIR-GL图1
UI-5370CP-NIR-GL图2
UI-5370CP-NIR-GL图3
UI-5370CP-NIR-GL图4

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AI 智能分析

SCI论文引用分析

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

  • [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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  • 一种用于表面等离子体共振传感器的自动多线程图像分割嵌入式系统
    光学传感器 表面等离子体共振（SPR） 生物传感器 分水岭算法 图像分割

    为减少表面等离子体共振成像系统（SPR）中人工选取感兴趣区域（ROI）带来的不确定性，我们在嵌入式系统中提出并实现了一种自动图像分割方法以支持潜在的实时应用。通过开发的直观标记控制分水岭算法，从实验性SPR系统获取的图像中分割出反应区、空白区和背景区等ROI。在多核嵌入式系统上采用多线程编程并行执行标记分配算法和预处理算法，既保证了实时性又实现了高质量分割。该方法在一系列ROI分割测试中展现出良好鲁棒性。此外，葡萄糖标准溶液三重复检测的强度响应表明数据具有良好的重现性：线性范围为2.5-20.4 mg/mL，相关系数（R2）达0.999，灵敏度为2.69 a.u./mg/mL。结论表明，该自动图像分割方法有效提升了测量精度并简化了操作流程。

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实验方案推荐
AI分析生成
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    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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  • 光电信息科学与工程实验方案

    1. 实验设计与方法选择：本研究采用基于棱镜的强度调制图像型SPR传感器，配置为Kretschmann结构。在树莓派3嵌入式系统上开发并实现了基于标记控制分水岭的自动图像分割算法。方法包括直方图切片、大津法、Canny边缘检测、质心定位、直方图均衡化和中值滤波等预处理及标记分配步骤。 2. 样本选择与数据来源：通过实验装置采集Au/Cr薄膜芯片的SPR图像，使用浓度范围0至41.7 mg/mL的葡萄糖标准溶液进行测试。 3. 实验设备与材料清单：设备包含树莓派3嵌入式系统、工业相机UI-3360CP-NIR-GL、850 nm红外激光二极管、B270玻璃非球面聚光透镜、用于Au/Cr沉积的电子束蒸发系统、注射泵及PMMA芯片盖。材料包括硼硅酸盐玻璃基底、Cr和Au薄膜、PMMA、双面胶垫片、丙酮、乙醇、去离子水、氮气及葡萄糖溶液。 4. 实验流程与操作步骤：通过基底清洗、Cr/Au薄膜沉积及流体芯片组装制备Au/Cr芯片；搭建包含激光源、棱镜和相机的SPR光学系统；采集SPR图像；运用开发算法处理图像：预处理（对比度增强与噪声抑制）、标记分配（背景提取、空白区域提取、ROI选择）及分水岭分割；在不同芯片上进行鲁棒性测试，并开展三重复测量的葡萄糖检测实验。 5. 数据分析方法：分析分割结果的准确性与鲁棒性。通过统计方法计算反射强度变化、线性范围、相关系数、灵敏度及葡萄糖检测的检出限。

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厂家介绍

自1997年以来，我们一直在开发和生产工业图像处理产品。凭借技术远见和对未来发展的敏锐洞察力，我们认识到了时代的标志。我们始终采用来自消费者世界的未来关键技术，使其适合于工业用途：IDS使USB接口行业与相机行业兼容。我们的较新创新是具有人工智能的视觉产品平台IDS NXT-新一代工业应用视觉系统。 共有三条不同的产品线，在设备、厂房和机械工程以及医疗技术、农业或物流等非工业领域实现了无限的应用范围。

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  • Lynx-1024-GigE 科学和工业相机 Lynx-1024-GigE 科学和工业相机 ALPHALAS GmbH

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