Caméra compacte durcie


Rédigé par  mardi, 30 avril 2019 16:00

La caméra Iron 250 de Kaya Instruments associe compacité et haute vitesse, pour les applications en espaces restreints.


# Capteur : Sony Pregius IMX250, monochrome ou couleur

# Définition : 2 448 x 2 048 pixels

# Interfaces : CoaXPress 2.0 (12 Gbit/s), SDI 12G, fibre optique 10 Gbit/s

# Cadence : jusqu'à 163 images/s (8 bits)

# Acquisition continue ou sur déclencement

# Dynamique : 71 dB

# Dimensions : 43 x 43 x 24 mm (masse de 50 g)

# Résistance aux chocs et aux vibrations : selon la norme MIL-STD-810



Rep. : Techway
www.techway.fr

Dernière modification le mardi, 30 avril 2019 16:00
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Arbre de défaillance
Les arbres de défaillance constituent une technique très répandue pour étudier la sûreté de fonctionnement (fiabilité, sécurité) des systèmes. Ils ont été inventés par Watson (Bell Telephone Company) en 1962. Basé sur l’utilisation d’opérateurs ET et OU, un arbre de défaillance représente un mode de défaillance d’un système en fonction des modes de défaillance de ses sous-systèmes. L’arbre de défaillance est souvent utilisé en conception pour identifier les causes multiples d’événements redoutés. Il s’agit d’une méthode déductive et statique.
La construction repose sur la décomposition de l'événement indésirable (défaillance) en événements intermédiaires qui l'explicitent sous forme de causes immédiates. Ces dernières sont à leur tour décomposées en d'autres causes, et ainsi de suite jusqu'à ce que toute nouvelle décomposition soit devenue impossible ou jugée inutile.
Lorsque les éléments de base sont identifiés, on procède à la deuxième étape, l'estimation. L'estimation finale de la probabilité qu'un événement indésirable se produise, doit tenir compte de l'ensemble des probabilités et/ou fréquences de défaillance associées aux événements intermédiaires.
L'utilisation de l'arbre de défaillance nécessite d’avoir une bonne connaissance du système étudié. Une méthode d'identification des dangers comme l'AMDE (voir ce terme) peut apporter la connaissance nécessaire.