| Modello | Telecamera a luce strutturata H3310 |
| Principio di funzionamento | Tecnologia della luce strutturata codificata binoculare |
| Uscita | Mappa di profondità, RGB e ampiezza |
| Risoluzione della profondità (O x V) | 1280*1024 |
| Risoluzione RGB (O x V) | 1920 × 1080 |
| Tempo di acquisizione dei dati | Circa 0.8s |
| Uscita | Mappa di profondità, RGB e ampiezza |
| Gamma di lavoro | 300mm ~ 600mm |
| Campo visivo (O x V) | 55 ° x 45 ° |
| Precisione | ±0.1 mm a 350 mm |
| Consumo di energia | 8 W @ 24 V CC |
| Dimensione (L x W x H) | 124mm × 70mm × 53mm |
| Peso (g) | 400 g |
| Alimentazione di laboratorio | 12-24 V CC/2 A |
| Comunicazione dei dati | Gigabit Ethernet |
| Valutazione dell'armadio | IP55 |
| Temperatura di esercizio | 0 ℃ a 50 ℃ |
| Temperatura di conservazione | -20 ℃ a 60 ℃ |
| Linguaggio di programmazione | C / C ++ |
| Supporto di terze parti | ROS / ROS2 |
| Metodo di raffreddamento | Raffreddamento passivo |
| Sicurezza degli occhi | Classe 3R |
| Resistenza alle interferenze della luce solare | 30 Klux |
| Sistema operativo | ARM Linux (AArch64) Linux (x86_64) Windows 7 / 8 / 10 / 11 |
L'HS3310 vanta una potenza di calcolo fino a 6.0 TOPS, consentendo operazioni ad alte prestazioni senza la necessità di una CPU esterna.
La telecamera raggiunge una precisione senza pari grazie all'impiego della tecnologia della luce strutturata 3D abbinata ad algoritmi di intelligenza artificiale avanzati, fornendo immagini 3D precise per varie applicazioni.
Con un peso di soli 400 grammi, l'HS3310 presenta un design compatto che non scende a compromessi sulla qualità. È dotato di un'interfaccia aperta, che garantisce una facile integrazione nei sistemi esistenti.
Il peso è ridotto, il consectetur adipiscing elite. Ut elit tellus, luctus nec ullamcorper mattis, pulvinar dapibus leo.
Le telecamere ToF serie M di MRDVS sono ampiamente utilizzate in ambito industriale e robotico, offrendo capacità cruciali di rilevamento della profondità. Facilitano la visione artificiale per i robot, migliorano il riconoscimento degli oggetti, ottimizzano la navigazione e contribuiscono al rilevamento delle intrusioni.
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