PALLOC-VS - 1139985
Czujnik 3D SICK dla robotów, stereoskopia, Deep Learning, dokładność lokalizacji <5 mm/<1°, rozdzielczość 640x512 px, zakres 1,2–3,5 m, pole widzenia 60°×50°, IP67, ARM Cortex A72, GigE Vision.
Parametry produktu
Czas dostawy gdy brak na magazynie
2-3 tygodnie
Gwarancja
12
Producent
Opisy produktu
Systemy sterowania ruchem robotów, Visionary-S, PALLOC-VS, Dokładność lokalizacji: < +/- 5 mm i < +/- 1° (typowo), Kalibracja: tak, Wymiary, system (dł. x szer. x wys.): 162 mm x 93 mm x 78 mm (bez żeber chłodzących)
Cechy | ||
---|---|---|
<>Wersja produktu</> | <>Visionary-S AP</> | |
<>Przykładowe pole widzenia</> | <>1,6 m x 1,3 m</> | |
<>Klasa lasera</> | <>1 (IEC 60825-1:2014)</> <>EN 60825-1:2014+A11:2021</> |
|
<>Zasada lokalizacji</> | <>Sieci neuronowe Deep Learning</> | |
<>Cechy systemu</> | <>Autonomiczny czujnik na bazie funkcji Deep Learning do lokalizacji części z kolorowym obrazowaniem 3D</> | |
<>Technologia</> | <>Stereoskopia zdjęć 3D</> | |
<>Odstęp roboczy</> | <>1,2 m ... 3,5 m</> | |
<>Kąt detekcji</> | <>60° x 50°</> | |
<>Rozdzielczość kątowa</> | <>0,094° x 0,098°</> | |
<>Oświetlenie</> | <>Zintegrowany</> | |
<>Kolor oświetlenia</> | <>Podczerwień, Laser, światło niewidzialne, 808 nm</> | |
<>Opis</> | <>PALLOC SensorApp z wytrenowaną wstępnie siecią neuronową oraz licencją na oprogramowanie, preinstalowana aplikacja na urządzeniu</> | |
Mechanika/elektryka | ||
<>Napięcie zasilające</> | <>24 V DC ± 15 %</> | |
<>Pobór mocy</> | <>19 W, typowy (bez wejść/wyjść cyfrowych)</> | |
<>Kolor obudowy</> | <>Niebieski, czarny</> | |
<>Wymiary, system (dł. x szer. x wys.)</> | <>162 mm x 93 mm x 78 mm (bez żeber chłodzących)</> | |
<>Masa</> | <>1,7 kg, bez żeber chłodzących</> | |
<>Stopień ochrony</> | <>IP67</> | |
<>Klasa ochrony</> | <>III</> | |
<>Przyłącza</> | <>Zasilanie / I/O: M12, 17-pinowe, kodowanie A</> <>Gigabit Ethernet: M12 8-pinowe, kodowanie X</> |
|
<>Wartość szczytowa prądu</> | <>3 A</> | |
Wydajność | ||
<>Czas lokalizacji</> | <>1 s (Fast Mode, robot zamontowany w odległości 1,2 m)</> <>3 s (Long distance Mode, montaż stacjonarny w odległości 1,5 do 3,5 m)</> |
|
<>Wielkość części</> | <>> 100 x 100 mm w odległości 1,2 m</> <>> 250 x 250 mm w odległości 3,5 m</> |
|
<>Liczba pikseli</> | <>640 px x 512 px</> | |
<>Procesor</> | <>1,2 GHz, 4 × ARM Cortex A72</> | |
Interfejsy | ||
<>Interfejs użytkownika</> | <>Serwer sieciowy</> | |
<>Wskazania optyczne</> | <>2 Diody LED sygnalizujące stan</> | |
<>Zapis i odczyt danych</> | <>Zapis obrazów i danych przy użyciu karty pamięci microSD i zewnętrznego serwera FTP</> | |
Dane dotyczące otoczenia | ||
<>Temperatura otoczenia podczas pracy</> | <>0 °C ... +40 °C, bez żeber chłodzących</> | |
<>Temperatura otoczenia podczas przechowywania</> | <>–20 °C ... +70 °C</> | |
<>Odporność na udary</> | <>EN 60068-2-27</> | |
<>Odporność na drgania</> | <>EN 60068-2-6, EN 60068-2-64</> | |
<>Kompatybilność elektromagnetyczna (EMC)</> | <>EN 61000-6-2:2005-08, EN 61000-6-3:2007-01</> | |
Ogólne wskazówki | ||
<>Wstępna kalibracja</> | <>Tak</> | |
<>Montaż</> | <>Robot lub czujnik zamontowany stacjonarnie</> | |
Certyfikaty | ||
<>EU declaration of conformity</> | <>Tak</> | |
<>UK declaration of conformity</> | <>Tak</> | |
<>ACMA declaration of conformity</> | <>Tak</> | |
<>China-RoHS</> | <>Tak</> | |
Klasyfikacje | ||
<>ECLASS 5.0</> | <>27381501</> | |
<>ECLASS 5.1.4</> | <>27381501</> | |
<>ECLASS 6.0</> | <>27381590</> | |
<>ECLASS 6.2</> | <>27381590</> | |
<>ECLASS 7.0</> | <>27381590</> | |
<>ECLASS 8.0</> | <>27381590</> | |
<>ECLASS 8.1</> | <>27381590</> | |
<>ECLASS 9.0</> | <>27381590</> | |
<>ECLASS 10.0</> | <>27381590</> | |
<>ECLASS 11.0</> | <>27381591</> | |
<>ECLASS 12.0</> | <>27381591</> | |
Dane dotyczące cła | ||
Masa jednostkowa | 1.992 kg | |
Masa jednostkowa netto | 1.992 kg | |
Jednostka objętości | 8960 Cubic Centimetres (cm³) | |
Kraj pochodzenia | Niemcy | |
EAN | 4047084544040 |