IDS NXT rio GS29016

IDS NXT rio GS29016
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IDS NXT rio GS29016C (color)

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IDS NXT rio GS29016M (monochrom)

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IDS NXT rio GS29016

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Details

IDS NXT rio ist eine vollwertige Standard-Industriekamera, die dank des integrierten, eigens entwickelten KI-Cores („deep ocean core“) neuronale Netze mit Inferenzzeiten von wenigen Millisekunden ausführen kann.

Besonders einfach lässt sich KI-basierte Bildverarbeitung mithilfe der Trainingssoftware IDS NXT lighthouse realisieren. Durch ihr Vision App-Konzept lässt sich die programmierbare Kamera außerdem für unterschiedlichste Aufgaben einsetzen. Die Bildverarbeitung kann dabei ganz oder teilweise auf dem Kamera-FPGA stattfinden – das reduziert Bandbreiten- und Rechenauslastung.

Dank Merkmalen wie C-Mount, GigE Netzwerkanschluss mit RJ45 Steckverbinder, einer seriellen RS232-Schnittstelle und REST-Webinterface ist das Modell bestens für den Einsatz im industriellen Umfeld geeignet. Mit dem Sony Global Shutter CMOS Sensor eignet sich die Kamera für Kunden mit hohen Ansprüchen an Bildqualität, Dynamikbereich und Empfindlichkeit. Sie liefert eine Auflösung von ( px) bei 3,45 µm Pixelgröße.

Die IDS NXT rio GS29016 ist als Monochrom- oder Farbvariante verfügbar.

Daten

Artikelnummer
  • IDS NXT rio GS29016C: AS00026
  • IDS NXT rio GS29016M: AS00025
Name IDS NXT rio GS29016
Familie IDS NXT rio
Interface GigE
Sensortyp CMOS
Hersteller Sony
Auflösung (h x v) 1456 x 1088
Optische Fläche 5,023 mm x 3,754 mm
Shutter Global-Shutter
Optische Klasse 1/3"
Auflösung 1,58 MPixel
Pixelgröße 3,45 µm
Schutzart IP30
Datenblatt
  • Die programmierbare Kamera kann je nach Vision App
    • Codes, Schriftzeichen oder Nummernschilder lesen
    • Gesichter, Anomalien oder Kratzer in Oberflächen erkennen
    • Objekte finden, vermessen, zählen bzw. identifizieren
  • Als Inferenzkamera für KI-basierte Bildverarbeitung
    • mit selbst erzeugten neuronalen Netzen (Experten-Level)
    • mit IDS NXT lighthouse erzeugten Netzen (kein KI-Wissen erforderlich)
    • Beispiele: Anomalie-Erkennung, Oberflächenanalyse, Defekterkennung, Klassifizierungsaufgaben
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