GOCATOR2640参数介绍：型号2640激光轮廓点数4200扫描速度(kHz)0.3-5Z方向线性度(+/-%ofMR)0.040X方向分辨率(μm)(轮廓线数据间隔)26.2-49.5Z方向重复性(μm)0.60安装净距离(CD) (mm)170测量范围MR (mm)190视野（FOV）（mm）105-198尺寸(mm)55x105X195重量(kg）1，苏州视清COOLENS镜头语言.48激光等级2,3R,3B(蓝色，405nm)可定制型号，激光等级以及包装。请联系苏州虔坤图像技术有限公司，获取更多信息，苏州视清COOLENS镜头语言。规格说明基于标准安全等级的激光。Z方向线性度和Z方向重复性会随着激光安全等级的改变而变化。以下规格适用于全部GOCATOR 2600系列产品数据接口GigE千兆以太网输入差分编码器、激光安全控制器，苏州视清COOLENS镜头语言、触发器输出2x数字型号输出，RS485串口（115kBaud)输入电压(功率)+24 到 +48 VDC (15 瓦); 波动范围: +/- 10%外壳铝合金全封闭机身，IP67防护等级运作温度0 到 50°C存储温度-30 到 70 °C抗震性频率10-55 Hz，X、Y和Z三个方向上1.5 mm双向振幅MVL-MF5028M-8MP海康800WMF系列镜头。苏州视清COOLENS镜头语言

此外，使用蓝色激光意味着在扫描反光物体表面的时候可以获得更清晰可靠的数据。主要特点：*专为微小零部件如消费类电子产品及医疗产品的质量检测而设计*200万像素图像，激光线轮廓点数1940*比较大视野至32mm*比较大测量范围至25mm其他优势：微米级测量搭载两百万像素成像芯片的Gocator2400系列激光传感器可以帮助用户在大范围扫描视野下依然实现微米级的精度。即便是极为微小的缺陷，Gocator2400也依然能够执行完美的三维检测。超高检测速度与精度更快的扫描和采集速度能帮助用户实现更高效、更高精度的在线质量检测，同时用户可以更好的设置多重曝光模式来精细的测量同一表面具有不同材质和反射率的目标。X方向高达μm的精度，可以帮助用户在即便非常狭窄的边缘、间隙及断差上依然获得高质量的三维点云数据。石家庄海康HIKROBOT镜头DTCM系列为出色的双远心设计，拥有优越的成像品质DTCM230-64-AL。

镜头搭配机器人作业，由于机器人在工作过程可能会遮挡相机视野，从而需要做好系统流程规划，需要编写更复杂的机器人控制程序以控制机器人在其移出相机视野时向相机发送采集图像的触发信号。此外，这种配置也不太灵活，因为相机是安装在一个固定位置，只有能拍摄固定视野范围内的物体，无法像“眼在手中”配置一样根据应用需求通过移动机器人灵活调节相机的拍摄位置，例如，当我们的应用需要更高精度时我们可以控制机器人移动到离被摄物较近的位置拍摄，这样利用相机近视野拍摄图像每个像素的空间分辨率更小，从而可以提高系统的精度。静态的并且具有恒定的视点。所以FOV无法更改。

LMIGocator2400系列超高精度线激光轮廓传感器：产品简介：Gocator2410和2420三维智能传感器是专为微小零部件如消费类电子产品及医疗产品的质量检测而设计。采用优近的两百万像素成像技术以及全新的处理器，可以实现更快速扫描并达到行业内比较高的X方向分辨率和Z方向重复性(μm)。此外，使用蓝色激光意味着在扫描反光物体表面的时候可以获得更清晰可靠的数据。主要特点：*专为微小零部件如消费类电子产品及医疗产品的质量检测而设计*200万像素图像，激光线轮廓点数1940*比较大视野至32mm*比较大测量范围至25mm其他优势：微米级测量搭载两百万像素成像芯片的Gocator2400系列激光传感器可以帮助用户在大范围扫描视野下依然实现微米级的精度。XF-MT1.5X110B高分辨率远心镜头（110MM）.

3D线激光轮廓传感器采用激光三角反射原理。首先使用一束激光照射到被测物体表面，反射光经过光学透镜组在感光元件表面形成光斑，不同高度的表面反射形成的光斑位置各不相同。如下图所示，当被检测表面偏高时，测量激光光斑位置会右移；反之，如果被检测表面偏低时，测量激光光斑位置会左移。3D线激光轮廓传感器采用的不是点激光光源，而是一条激光线，测量光激光斑也是一条线，所以俗称线激光。线激光还可以面扫描，快速形成3D轮廓。OPT500万35mm定焦镜头OPT-C3514-5M。深圳远心镜头工作距离

MVL-KF3528M-12MP海康1200WKF系列镜头。苏州视清COOLENS镜头语言

三维点提取：此处先使用 R0I3~15 三维点提取，以一簇高度拟合，经过较平算法得到一个平面，以之为基准面。为实现校平提供基准面数据，3-15的ROI提取高度，ROI1的三维校平才算实现，这里也是有分割高度的。右键测试图片，如果分割高度正确，那么就会显示出ROI框子，如果没有显示就一定没有分割正确。可以从-15~+15开始往某个区域压缩，实验出来大致的区域就可以了比如-2~2，测试一下，点击属性的输出高度，可以看到值。形成基准面，每个 ROI 的输出在可以看到是有很多点的，由此终进行了中值筛选。苏州视清COOLENS镜头语言

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