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Nancy Jiang
로봇을 위한 8~14μM 스펙트럼 범위와 3 주축 장파장 적외선 열 카메라 핵심
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x제품 상세 정보
| 결의안 | 640x512 | 소비 전력 | 0.8W |
|---|---|---|---|
| 스펙트럼 범위 | 8~14μm | 화소 피치 | 12μm |
| NETD | <40mK | 프레임 속도 | 25Hz/30Hz |
| 하이 라이트 | 3 주축 열 카메라 핵심,14uM 스펙트럼 범위 열 모듈,로봇 장파장 적외선 카메라 핵심 |
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제품 설명
야외를 위한 25 밀리미터 렌즈와 장파장 적외선 비냉각되 640x512 12μm 열사진법 모듈
제품 설명
TWIN612 열 모듈은 세계적 센서기술의 개발된 신상품 제품입니다. 그것은 640×512/12um 세라믹 패키지 비냉각 적외선 검출기를 통합합니다. 전형적 NETD<40mk로, TWIN612 열 모듈은 더 뚜렷한, 날카롭고 더 상세한 이미지를 제공할 수 있습니다.
30Hz까지 -20C~150C/0~550C의 온도 측정 범위, ±2C 또는 ±2%의 정확도와 프레임 속도와 함께, 열 모듈은 매끄러운 열화상과 정확한 온도측정을 보증합니다.
TWIN612 열 모듈은 0.8w만큼 낮게 콤팩트 디자인, 경량 구조와 소비 전력이라는 유리한 입장에 있습니다. 개선된 이미지 알고리즘과 온도 측정 기능으로, TWIN612 열 모듈은 더 안정적 영상과 정확 온도를 제공합니다.
세라믹 패키징 과정은 성숙한 적외선 검출기 실장 기술인 금속 패키징과 유사합니다. 금속 패키징과 비교해서, 패키지 탐지기의 크기와 무게는 매우 감소될 것입니다. 그러므로, TWIN612 열 모듈은 크기, 무게와 소비 전력에 엄격한 요구사항을 가지고 있는 산업에 적용될 수 있습니다.
주요 특징
- 미니 사이즈 : 25.4mm×25.4mm×35mm
- 경량 : 25g
- 전형적 NETD<40mk>
- 날카로운, 명백한 열사진법
- 0.8W만큼 낮은 전형적 소비 전력
품질 규격
| 모델 | TWIN612/R |
| ir 디텍터 성능 | |
| 결의안 | 640×512 |
| 화소 크기 | 12μm |
| 스펙트럼 범위 | 8~14μm |
| 전형적 NETD | <40mK |
| 영상 처리 | |
| 프레임 속도 | 25Hz/30Hz |
| 구동 시간 | 6s |
| 아나로그 비디오 | PAL / NTSC |
| 디지털 영상 | YUV/BT.656/LVDS/USB2.0 |
| 이미지 표시 | 전체 (검은 백인 Hot/Lava/Ironbow/Aqua/Hot Iron/Medical/Arctic/Rainbow1/Rainbow2/Red 가온 /가 뜨거워집니다) 11 |
| 이미지 알고리즘 | NUC/3D/2D/DRC/EE |
| 전기 규격서 | |
| 표준 외부인터페이스 | 50pin HRS |
| 통신 인터페이스 | RS232/USB2.0 |
| 공급 전압 | 4~5.5V |
| 전형적 소비 전력 | 0.8W |
| 온도측정 | |
| 작동 온도 범위 | -10C~50C |
| 온도 측정 범위 | -20C~150C, 0C~550C |
| 온도 측정 정확도 | ±2C 또는 ±2%의 더 큽니다 |
| SDK | 윈도우 / 리눅스 ; 그레이부터 온도까지 비디오 스트림 해석과 변환을 달성하세요 |
| 물리적 특성 | |
| 차원 (밀리미터) | 25.4×25.4×35 (렌즈 없이) |
| 중량 | (렌즈 없이) 25g |
| 환경 적응 능력 | |
| 작동 온도 | -40C~+70C |
| 저장 온도 | -45C~+85C |
| 습도 | 5%~95%, 불응축 |
| 진동 | 5.35grms, 3 주축 |
| 충격 | 반 정현파, 40g/11ms, 3 주축, 6이지 방향 |
| 광학 | |
| 선택적인 렌즈 | 고정된 무열적 : 13 밀리미터 |
산업 적용
TWIN612/R 열사진법 모듈은 서모그래피의 분야, 보안 모니터링, UAV 화물, 로봇, 지적 하드웨어, ADAS, 소방과 구조에 적용됩니다
우리의 장점
FAQ
1. DRI는 이릅니다
그것은 적외선 검출기가 특정 타깃의 이미지를 생성할 수 있는 거리를 측정하는 수단이고, 검출 범위, 인식 범위, 동일성 범위로 분할될 수 있습니다.
Ｄ (탐지) : 배경과 물체를 구별하는 능력
Ｒ (인식) : 객체 클래스 (동물, 인간, 차, 어선...)를 분류하는 능력
나 (식별) : 상세히 물체를 (모자, 사슴, 지프...와 사람) 묘사하는 능력
존슨의 기준에 따르면 감적수의 확률이 DRI 거리에 있는 상품은 50% 일 때, 최소 값은 목표의 회선 쌍은 1:3:6 (또는 1:4:8) 이고 화소의 상응하는 최소 값이 2:6:12 (또는 2:8:16) 입니다.
타겟 직경이 Ｈ이고, 초점 거리가 Ｆ이고, 화소 크기가 Ｄ이고, 회선 쌍의 수가 그리고 나서 더 뷰 거리 L=H×f/(2n×d)인 엔이라고 추정하기
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