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Nancy Jiang
लॉन्ग वेव 640x512 12μm अनकूल्ड थर्मल कैमरा कोर फॉर वाइल्डलाइफ ऑब्जर्वेशन
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xउत्पाद विवरण
| संकल्प | 640x512 | बिजली की खपत | 0.8 डब्ल्यू |
|---|---|---|---|
| वर्णक्रमीय श्रेणी | 8 ~ 14μm | पिक्सेल पिच | 12सुक्ष्ममापी |
| एनईटीडी | <40एमके | फ्रेम रेट | 25 हर्ट्ज / 30 हर्ट्ज |
| हाई लाइट | 12यूएम अनकूल्ड कैमरा कोर,640x512 लॉन्ग वेव थर्मल मॉड्यूल,वाइल्डलाइफ ऑब्जर्वेशन कैमरा कोर 640x512 |
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उत्पाद विवरण
लॉन्ग वेव 640x512 12μm अनकूल्ड थर्मल कैमरा कोर फॉर वाइल्डलाइफ ऑब्जर्वेशन
उत्पाद वर्णन
TWIN612 थर्मल मॉड्यूल ग्लोबल सेंसर टेक्नोलॉजी द्वारा विकसित एक नया आगमन उत्पाद है।यह 640 × 512/12μm सिरेमिक पैकेज अनकूल्ड इन्फ्रारेड डिटेक्टर को एकीकृत करता है।विशिष्ट NETD <40mk के साथ, TWIN612 थर्मल मॉड्यूल स्पष्ट, तेज और अधिक विस्तृत छवि प्रस्तुत कर सकता है।
-20℃~150℃/0~550℃ की तापमान माप सीमा, ±2℃ या ±2% की सटीकता और 30Hz तक फ्रेम दर के साथ, थर्मल मॉड्यूल चिकनी थर्मल छवि और सटीक तापमान माप की गारंटी देता है।
TWIN612 थर्मल मॉड्यूल में कॉम्पैक्ट डिजाइन, हल्के वजन की संरचना और 0.8w जितनी कम बिजली की खपत के फायदे हैं।उन्नत छवि एल्गोरिदम और तापमान माप फ़ंक्शन के साथ, TWIN612 थर्मल मॉड्यूल अधिक स्थिर छवियां और सटीक तापमान प्रस्तुत करता है।
सिरेमिक पैकेजिंग प्रक्रिया धातु पैकेजिंग के समान है, जो एक परिपक्व इन्फ्रारेड डिटेक्टर पैकेजिंग तकनीक है।मेटल पैकेजिंग की तुलना में, पैकेज्ड डिटेक्टर का वॉल्यूम और वजन बहुत कम हो जाएगा।इस प्रकार, TWIN612 थर्मल मॉड्यूल उन उद्योगों पर लागू किया जा सकता है जिनकी आकार, वजन और बिजली की खपत पर सख्त आवश्यकताएं हैं।
मुख्य विशेषताएं
- मिनी आकार: 25.4 मिमी × 25.4 मिमी × 35 मिमी
- हल्का वज़न: 25g
- विशिष्ट NETD <40mk
- तेज, स्पष्ट थर्मल इमेजिंग
- विशिष्ट बिजली की खपत 0.8W जितनी कम
उत्पाद की विशेषताएं
| नमूना | TWIN612/आर |
| आईआर डिटेक्टर प्रदर्शन | |
| संकल्प | 640 × 512 |
| पिक्सेल आकार | 12सुक्ष्ममापी |
| वर्णक्रमीय श्रेणी | 8 ~ 14μm |
| ठेठ NETD | <40एमके |
| मूर्ति प्रोद्योगिकी | |
| फ्रेम रेट | 25 हर्ट्ज / 30 हर्ट्ज |
| स्टार्टअप का समय | 6s |
| एनालॉग वीडियो | पाल / एनटीएससी |
| डिजिटल वीडियो | YUV/BT.656/LVDS/USB2.0 |
| छवि प्रदर्शन | कुल 11 (व्हाइट हॉट/लावा/आयरनबो/एक्वा/हॉट आयरन/मेडिकल/आर्कटिक/रेनबो1/रेनबो2/रेड हॉट/ब्लैक हॉट) |
| छवि एल्गोरिथम | एनयूसी/3डी/2डी/डीआरसी/ईई |
| विद्युत निर्दिष्टीकरण | |
| मानक बाहरी इंटरफ़ेस | 50pin_HRS |
| संचार इंटरफेस | RS232/USB2.0 |
| वोल्टेज आपूर्ति | 4 ~ 5.5 वी |
| विशिष्ट बिजली की खपत | 0.8 डब्ल्यू |
| तापमान माप | |
| तापमान रेंज आपरेट करना | -10 ℃ ~ 50 ℃ |
| तापमान माप रेंज | -20 ℃ ~ 150 ℃, 0 ℃ ~ 550 ℃ |
| तापमान माप सटीकता | ±2℃ या ±2% से अधिक |
| एसडीके | विंडोज/लिनक्स;ग्रे से तापमान में वीडियो स्ट्रीम विश्लेषण और रूपांतरण प्राप्त करें |
| भौतिक विशेषताएं | |
| आयाम (मिमी) | 25.4×25.4×35 (लेंस के बिना) |
| वज़न | 25 ग्राम (लेंस के बिना) |
| पर्यावरण अनुकूलता | |
| परिचालन तापमान | -40 ℃ ~ + 70 ℃ |
| भंडारण तापमान | -45 ℃ ~ + 85 ℃ |
| नमी | 5% ~ 95%, गैर संघनक |
| कंपन | 5.35 ग्राम, 3 एक्सिस |
| झटका | हाफ साइन वेव, 40g/11ms, 3 एक्सिस, 6 डायरेक्शन |
| प्रकाशिकी | |
| वैकल्पिक लेंस | फिक्स्ड एथरमल: 13 मिमी |
औद्योगिक अनुप्रयोग
TWIN612/R थर्मल इमेजिंग मॉड्यूल थर्मोग्राफी, सुरक्षा निगरानी, यूएवी पेलोड, रोबोट, इंटेलिजेंट हार्डवेयर, ADAS, अग्निशमन और बचाव के क्षेत्र में लागू होता है।
हमारे फायदे
पूछे जाने वाले प्रश्न
1. फोकल लेंथ में अंतर
फ़ोकल लंबाई जितनी छोटी होगी, दृश्यदर्शी रेंज उतनी ही व्यापक होगी, और कैप्चर की गई तस्वीर का देखने का क्षेत्र भी उतना ही व्यापक होगा।इसलिए ज्यादा सीन कैप्चर किए जा सकते हैं, लेकिन तस्वीर में सीन बहुत छोटा है।
फ़ोकल लंबाई जितनी बड़ी होगी, व्यूफ़ाइंडर रेंज उतनी ही संकरी होगी, और कैप्चर की गई तस्वीर के देखने का क्षेत्र भी उतना ही छोटा होगा।इसलिए कम दृश्य लिए जा सकते हैं, लेकिन चित्र में दृश्य का अनुपात बहुत बड़ा है।
GSTiR टीम द्वारा विकसित इन्फ्रारेड कैमरा मॉड्यूल विभिन्न प्रकार के लेंस प्रदान करते हैं, जैसे फिक्स्ड फ़ोकस लेंस, ज़ूम लेंस, मोटरयुक्त लेंस आदि।
2. अपने आवेदन के लिए उपयुक्त थर्मल मॉड्यूल कैसे चुनें?
अपने उत्पादों के लिए एक उपयुक्त थर्मल इमेजिंग मॉड्यूल का चयन करते समय, आपको कई पहलुओं पर विचार करने की आवश्यकता होती है, जैसे कि रिज़ॉल्यूशन, फ्रेम दर, देखने का क्षेत्र, रेंज, स्पेक्ट्रल रेंज आदि। इसलिए, उपयुक्त थर्मल इमेजिंग मॉड्यूल का चयन उच्च सुनिश्चित करने की कुंजी है- गुणवत्ता चित्र और सटीक परिणाम।इन पहलुओं में, संकल्प सबसे महत्वपूर्ण कारकों में से एक है।
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