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| 品牌SICK | 有效期至长期有效 | 最后更新2021-12-13 15:16 |
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SICK气体分析仪GMS系列简介
SICK气体分析仪GMS系列简介
Ar, CH4, CH3OH, C2H2, C2H2F4, C2H4, C3H6, C3H8, C4H6, Cl2, CO, CO2, COCl2, COS, CS2, H2, H2S, He, NH3, NO, N2O, NO2, O2, SF6, SO2；
| 薛钧 QQ：259698043 手机：18510057390 电话：010-64714988-217 传真：010-64714988-668 邮件：tk7@handelsen.cn |
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气流量范围从30 l/h-60 l/h；
被测气体温度范围0 °C 至 +45 °C；
环境压力范围700 hPa至1,200 hPa；
电气安全性：CE认证；
对于传统的基于规则的机器视觉而言，高反射性材料是一项真正的检查挑战。
在这些应用中，物体是光亮的并且表现出一些自然偏差，Deep Learning 尤为适用此类应用。
待组装的部件可能会缺失或放置错误，例如安装产品时的螺纹。
可以通过使用用于图像采集的 InspectorP62x 视觉传感器结合 Intelligence Inspection SensorApp 来对具有光亮表面的组装部件进行分级。
SICK部分产品型号：
SICK WL250-P430
SICK WS/WE250-N132
SICK WLL170-N132
SICK WLL160-E122
SICK WT160-N122
使用传统的基于规则的机器视觉很难区分同类中差异较小的物体。
Deep Learning 非常适合识别鱼在输送带上的精确位置并对其进行分级。
通过 InspectorP62x 2D 视觉传感器与 Intelligent Inspection SensorApp 的结合，借助精确位置识别可以实现对鱼的精确和自动化处理。
检查焊点可能很困难。
诸如表面反射和视觉外观差异较大等因素是一大挑战。
如果可以使用示例图像来说明要查找的内容，则 Deep Learning 不仅能提供较高的识别精度，还可以显著简化和加速您的解决方案开发。
借助 dStudio 和具有代表性的学习图像，可以轻松创建一个神经网络，使 SICK 传感器能够胜任此任务。
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