Détecteur de distance à grande portée

Rédigé par  mardi, 26 février 2019 17:08


Le nouveau détecteur OGD d’ifm electronic fonctionne selon le principe de mesure du temps de vol de la lumière, et permet de vérifier la présence de pièces ou leur montage conforme.


# Etendue de mesure : 0,025 à 1,5 m

# Fréquence d'échantillonnage : 33 Hz

# Laser de classe 1 et de longueur d'onde de 650 nm

# Seuil de commutation réglable via 3 boutons-poussoirs ou IO-Link

# Filetage M18 standard

# Visualisation de la valeur mesure : via IO-Link ou afficheur 2 couleurs intégré

# Plage de température : -25 à +60 °C

# Boîtier IP65/67 de dimensions de 61,7 x 22,5 x 45,2 mm et de masse de 209 g



ifm electronic France

www.ifm.com

Dernière modification le mardi, 26 février 2019 17:08
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FFT
Fast Fourier Transform, transformée de Fourier rapide. On sait depuis longtemps réaliser des transformées de Fourier d’un signal, à l’aide d’électroniques analogiques (mises en œuvre notamment dans les analyseurs de spectres). Lorsque les électroniques numériques sont apparues, on a naturellement cherché à calculer numériquement la transformée de Fourier des signaux. Mais ces calculs étaient longs, jusqu’à ce qu’apparaisse un nouvel algorithme qui a permis de fortement réduire le temps de calcul. Cet algorithme a été baptisé “fast” (rapide, en anglais). Et c’est ainsi qu’est apparu le terme FFT. Aujourd’hui, quand on parle d’un analyseur FFT, il s’agit d’un appareil qui assure une fonction d’analyse spectrale et qui calcule numériquement le spectre.
Ceci étant, malgré les progrès accomplis par les calculateurs, les analyseurs FFT restent relativement lents et sont réservés à l’analyse de signaux acoustiques, de vibrations ou à l’analyse d’asservissements (quelques centaines de kHz tout au plus). Quand on dit qu’un analyseur FFT est “temps réel jusqu’à 20 kHz”, cela signifie qu’il va calculer le spectre d’un signal jusqu’à 20 kHz, sans perdre aucune information sur le signal d’entrée. L’analyseur peut calculer les raies spectrales supérieures à cette fréquence, mais il perd alors la notion de “temps réel” : autrement dit, le temps de calcul est trop long pour pouvoir prendre en compte la totalité des échantillons du signal et des portions de ce signal sont perdues.