NS-160GC
Характеристики
Аналог
—
MER2-160-75GC
Интерфейс
—
GigE
Крепление под объектив
—
C-mount, CS-mount (опционально)
Мегапиксели
—
1.6Мп
Цветность
—
Цветная
Камера машинного зрения VisCam
Гарантия 1 год
Указанные цены включают НДС 22% и не включают стоимость доставки по России.
|
Аналог
|
MER2-160-75GC |
|
Интерфейс
|
GigE |
|
Крепление под объектив
|
C-mount, CS-mount (опционально) |
|
Мегапиксели
|
1.6Мп |
|
Цветность
|
Цветная |
|
Производитель сенсора
|
Sony |
|
Модель сенсора
|
IMX273 |
|
Разрешение
|
1440x1080 |
|
Тип сенсора
|
CMOS |
|
Тип затвора
? Global - общее , кадровое экспонирование Rolling - построчное экспонирование |
Global Shutter |
|
Диагональ сенсора
? Оптический размер сенсора 1"=16.0мм |
1/2.9" |
|
Размеры сенсора(mm)
? Размеры сенсора в мм |
5.02 x 3.73 |
|
Размер пикселя
? Размер пикселя в мкм |
3.45μm |
|
Скорость съёмки в полный кадр
|
75fps |
|
Размер камеры
|
29x29x45,8 |
Закажите камеру машинного зрения NS-160GC в компании CameraLab с официальной гарантией от производителя, быстрой доставкой по России и профессиональной консультацией по выбору оборудования для систем машинного зрения.
Цветная камера NS-160GC обладает разрешением 1.6 Мп и интерфейсом передачи данных GigE. Камера оборудована сенсором SONY IMX273 с размером пикселя 3.45 мкм и глобальным затвором. Скорость съемки камеры в полном разрешении равна 75 кадрам/с.
Подходит для выявление дефектов изделий на производстве, проверки размеров и формы деталей, классификации продуктов по внешним признакам, сортировки овощей и фруктов по качеству, точного позиционирования компонентов и ориентации роботов относительно предметов на-роботизированных линиях сборки, изучения динамики физических процессов, фиксации экспериментальных данных.
Цветная камера NS-160GC обладает разрешением 1.6 Мп и интерфейсом передачи данных GigE. Камера оборудована сенсором SONY IMX273 с размером пикселя 3.45 мкм и глобальным затвором. Скорость съемки камеры в полном разрешении равна 75 кадрам/с.
Подходит для выявление дефектов изделий на производстве, проверки размеров и формы деталей, классификации продуктов по внешним признакам, сортировки овощей и фруктов по качеству, точного позиционирования компонентов и ориентации роботов относительно предметов на-роботизированных линиях сборки, изучения динамики физических процессов, фиксации экспериментальных данных.
