Технология LiDAR внедряется в заводские системы
В то время как системы LiDAR (обнаружение света и определение дальности) обычно обсуждаются в контексте автомобильной промышленности, где системы, использующие импульсы лазерного излучения для обнаружения объектов и измерения дальности, являются ключевым элементом развития возможностей автономных транспортных средств. Компания по производству промышленных датчиков Sick AG и компания по производству автомобильных датчиков IBEO Automotive Systems GmbH объявили о сотрудничестве, в рамках которого они разработают трехмерную твердотельную систему LiDAR для промышленного применения.
Система IBEO является твердотельной, то есть в ней нет движущихся частей. (Возможно, вы видели автономные испытательные автомобили с чем-то вроде вращающихся ведерок Kentucky Fried Chicken, прикрепленных к багажнику на крыше:это датчики LiDAR, которые не являются полупроводниковыми.)
Более того, измерительное ядро ibeoNext, в котором используется метод измерения фотонного лазера, способно точно работать в условиях ударов и вибраций, характерных как для дорог, так и для заводов.
Система обеспечивает выходные данные, включающие изображения, напоминающие изображения камеры (хотя и черно-белые).
Компании планируют провести испытания промышленной системы LiDAR на заводах клиентов в начале этого года.
Система управления автоматикой
- Два обязательных элемента для успеха IIoT на вашем предприятии
- Panasonic запускает новые системы автоматизации производства
- Роботы как услуга или программное обеспечение как услуга:за какой технологической тенденцией будущее?
- Преимущества встроенных технологий для модульного проектирования
- Lidar Technology — чип MEMS обеспечивает рекордное разрешение
- Время полета по сравнению с системами FMCW LiDAR
- Возьмите свой телефон с собой на работу:как повседневные умные технологии могут повлиять на промышленность
- Индустрия 4.0:5G ускоряет внедрение инноваций в области умного производства
- Цифровая фабрика:Rockwell Automation приобретает Plex Systems
- Управление цифровым производством с помощью данных MES в реальном времени