FLA-LB-M-025-00 – M12x0,5 Framos-Nahaufnahmering
Nahaufnahme-Ring für M12x0,5-Objektive von Framos; verbessert die Fokussierung bei Nahaufnahmen, indem er den Abstand zwischen Objektiv und Sensor vergrößert und so die Bildschärfe und Auflösung erhöht.
Produktübersicht
Nahaufnahmering für M12x0,5-Framos-Objektive, der zur Verbesserung der Fokussierung bei Nahaufnahmen entwickelt wurde.
FLA-LB-M-025-00 ist ein Nahaufnahmering, der für Framos-Objektive mit M12x0,5-Gewinde entwickelt wurde. Er eignet sich ideal für Anwendungen, die eine präzise Fokuseinstellung für Nahaufnahmen erfordern. Durch die Vergrößerung des Abstands zwischen dem Objektiv und dem Bildsensor verbessert er die Nahaufnahmefähigkeiten des Objektivs und erhöht so die Bildschärfe und Auflösung bei detaillierten Inspektionsaufgaben.
Produkt Spezifikationen
- Zentriert
- Yes
-
![Höhe [mm]](data:image/svg+xml;base64,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)
Höhe [mm] - 2.5
-
Hersteller - FRAMOS Lens
-
Gewinde montieren - M12x0.5
-
Produkttyp - Close-up ring
Letzte Blogbeiträge
Unsere neuesten Artikel
Willkommen in unserem Blog-Bereich, wo Wissen auf Inspiration trifft. Entdecken Sie aufschlussreiche Artikel, Expertentipps und die neuesten Trends in unserem Bereich.
Alle ansehen
Inside-Out, Outside-In: Two Ways Vision AI Enters the Factory
Physical AI is moving from research labs onto the factory floor along two distinct paths. One begins with digital twins, simulation, and synthetic data before a robot reaches real hardware....
Mehr lesen
Bridging Sensor and SoC: Co-Optimization Strategies for Next-Generation Vision
As imaging moves toward smarter, faster, and more efficient systems, modern vision applications demand more than incremental improvement. They require deeper synergy and better co-optimization between sensors and SoCs. Design...
Mehr lesen
Unlocking New Capabilities: How Sony’s Image Sensors Are Advancing Industrial Vision
Industrial vision is evolving to support faster, more accurate, and more adaptable inspection. Advances in image sensors – from high-resolution and HDR imaging to short-wave infrared – are enabling better...
Mehr lesen
Embedded Vision Beyond Autonomous robots
Embedded vision is widely recognized in modern mobility applications such as autonomous driving, advanced driver-assistance systems (ADAS), AMRs, AGVs, drones, and humanoid robots. Besides these relatively new application areas, there...
Mehr lesen
From Prototype to Production: Building AI at the Edge
An AI model that works on a development board is still a long way from a production-ready edge device. The final system must capture useful data, process it within a...
Mehr lesen
Industrielle 3D-Kameras: Robuste 3D Vision Kamera für die Automatisierung – FRAMOS D435e mit GigE & IP66
3D-Kameras für industrielle Anwendungen müssen in rauen Produktionsumgebungen arbeiten und bewegte Objekte bei Geschwindigkeit zuverlässig erkennen, z. B. wenn die Kamera an einem Roboterarm montiert ist. Eine stabile und latenzfreie...
Mehr lesen
Was sind Tiefenerkennungskameras und wie funktionieren sie?
Die Innovationen der letzten zwei Jahrzehnte in den Bereichen eingebettete Systeme, Robotik, industrielle Automatisierung und autonome Fahrzeuge haben alle eines gemeinsam.
Mehr lesen
When Robot Safety Becomes a Perception Problem
For decades, robot safety was based on separation. Cages, light curtains, guarded workcells, and emergency stops kept machines and people apart. Physical AI changes that model. Robots increasingly share space...
Mehr lesen