ສີ່ແກນ SCARA ຫຸ່ນຍົນທີ່ມີລະບົບສາຍຕາ 2D

ລາຍລະອຽດສັ້ນ

ຫຸ່ນຍົນປະເພດ BRTIRSC0603A ເປັນຫຸ່ນຍົນສີ່ແກນທີ່ພັດທະນາໂດຍ BORUNTE ສໍາລັບການດໍາເນີນງານໃນໄລຍະຍາວ monotonous, ເລື້ອຍໆແລະຊ້ໍາຊ້ອນ. ຄວາມຍາວຂອງແຂນສູງສຸດແມ່ນ 600mm.ການໂຫຼດສູງສຸດແມ່ນ 3kg. ມັນມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນທີ່ມີຫຼາຍລະດັບຂອງອິດສະລະ.ເຫມາະສໍາລັບການພິມແລະການຫຸ້ມຫໍ່, ການປຸງແຕ່ງໂລຫະ, ເຄື່ອງຕົບແຕ່ງເຮືອນແຜ່ນແພ, ອຸປະກອນເອເລັກໂຕຣນິກ, ແລະຂົງເຂດອື່ນໆ.ລະດັບການປ້ອງກັນເຖິງ IP40.ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການຈັດຕໍາແຫນ່ງຊໍ້າຄືນແມ່ນ ± 0.02mm.

ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະຫຼັກ

ຄວາມຍາວແຂນ(ມມ):600

ຄວາມສາມາດໃນການໂຫຼດ (ກິໂລ):±0.02

ຄວາມສາມາດໃນການໂຫຼດ (ກິໂລ): 3

ແຫຼ່ງພະລັງງານ (kVA):1.94

ນ້ຳໜັກ (kg): 28

ສົ່ງອີເມວຫາພວກເຮົາ

ລາຍລະອຽດຜະລິດຕະພັນ

ປ້າຍກຳກັບສິນຄ້າ

ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະ

ລາຍການ		ຊ່ວງ	ຄວາມໄວສູງສຸດ
ແຂນ	J1	±128°	480°/ວິ
	J2	±145°	576°/ສ
	J3	150 ມມ	900mm/S
ຂໍ້ມື	J4	±360°	696°/ສ

ແນະນຳຜະລິດຕະພັນ

ລາຍລະອຽດເຄື່ອງມື:

ລະບົບສາຍຕາ BORUNTE 2D ອາດຈະຖືກນໍາໃຊ້ສໍາລັບຄໍາຮ້ອງສະຫມັກເຊັ່ນ: ການຈັບ, ການຫຸ້ມຫໍ່, ແລະການຈັດຕໍາແຫນ່ງແບບສຸ່ມໃນສາຍປະກອບ.ມັນມີຄວາມໄດ້ປຽບຂອງຄວາມໄວສູງແລະຂະຫນາດກວ້າງ, ເຊິ່ງປະສິດທິຜົນສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາອັດຕາຄວາມຜິດພາດສູງແລະຄວາມເຂັ້ມຂົ້ນຂອງແຮງງານໃນການຈັດລຽງແລະຈັບຄູ່ມືແບບດັ້ງເດີມ.ໂຄງການສາຍຕາ Vision BRT ມີ 13 ເຄື່ອງມື algorithm ແລະນໍາໃຊ້ການໂຕ້ຕອບຮູບພາບທີ່ມີການໂຕ້ຕອບຮູບພາບ.ເຮັດໃຫ້ມັນງ່າຍດາຍ, ຫມັ້ນຄົງ, ເຂົ້າກັນໄດ້, ແລະງ່າຍທີ່ຈະນໍາໃຊ້ແລະການນໍາໃຊ້.

ຂໍ້ມູນຈໍາເພາະຕົ້ນຕໍ:

ລາຍການ	ພາລາມິເຕີ	ລາຍການ	ພາລາມິເຕີ
ຟັງຊັນສູດການຄິດໄລ່	ການຈັບຄູ່ສີເທົາ	ປະເພດເຊັນເຊີ	CMOS
ອັດຕາສ່ວນຄວາມລະອຽດ	1440 x 1080	ການໂຕ້ຕອບຂໍ້ມູນ	GigE
ສີ	ສີດຳ ແລະ ສີຂາວ	ອັດຕາເຟຣມສູງສຸດ	65fps
ຄວາມຍາວໂຟກັສ	16ມມ	ການສະຫນອງພະລັງງານ	DC12V

ລະບົບສາຍຕາ 2D ແລະເຕັກໂນໂລຊີຮູບພາບ

ລະບົບສາຍຕາແມ່ນລະບົບທີ່ໄດ້ຮັບຮູບພາບໂດຍການສັງເກດໂລກ, ດັ່ງນັ້ນຈຶ່ງບັນລຸຫນ້າທີ່ຂອງສາຍຕາ.ລະບົບສາຍຕາຂອງມະນຸດປະກອບມີຕາ, ເຄືອຂ່າຍ neural, cerebral cortex, ແລະອື່ນໆ.ດ້ວຍຄວາມກ້າວຫນ້າຂອງເຕັກໂນໂລຢີ, ມີລະບົບວິໄສທັດປອມຫຼາຍຂື້ນທີ່ປະກອບດ້ວຍຄອມພິວເຕີແລະອຸປະກອນເອເລັກໂຕຣນິກ, ເຊິ່ງພະຍາຍາມບັນລຸແລະປັບປຸງລະບົບສາຍຕາຂອງມະນຸດ.ລະບົບວິໄສທັດທຽມສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນໃຊ້ຮູບພາບດິຈິຕອນເປັນວັດສະດຸປ້ອນເຂົ້າໃນລະບົບ.
ຂະບວນການລະບົບສາຍຕາ

ຈາກທັດສະນະທີ່ເປັນປະໂຫຍດ, ລະບົບວິໄສທັດ 2D ຈໍາເປັນຕ້ອງສາມາດເກັບກໍາຮູບພາບຂອງ scenes ຈຸດປະສົງ, ຂະບວນການ (preprocess) ຮູບພາບ, ປັບປຸງຄຸນນະພາບຂອງຮູບພາບ, ສະກັດເປົ້າຫມາຍຮູບພາບທີ່ສອດຄ້ອງກັບວັດຖຸທີ່ມີຄວາມສົນໃຈ, ແລະໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນຂ່າວສານທີ່ເປັນປະໂຫຍດກ່ຽວກັບວັດຖຸຈຸດປະສົງໂດຍຜ່ານການວິເຄາະຂອງ. ເປົ້າຫມາຍ.