AFS60A-BENB262144

Der SICK AFS60A-BENB262144 ist ein hochleistungsfähiger, kompakter Laserdistanzsensor, der für präzise Abstandsmessungen und Objekterkennung in verschiedenen industriellen Anwendungen entwickelt wurde. Dieser Sensor arbeitet nach dem Prinzip der Zeitflugmessung und nutzt einen Laserstrahl, um die Entfernung zu einem Ziel mit hoher Genauigkeit zu bestimmen. ### Technische Hauptspezifikationen: - **Messbereich:** 0,1 m bis 60 m, abhängig von der Zielreflexion. - **Auflösung:** 1 mm, die feine Messdetails bietet. - **Genauigkeit:** ± 10 mm, die eine zuverlässige Leistung in dynamischen Umgebungen gewährleistet. - **Ausgangssignal:** Der Sensor verfügt über einen digitalen Ausgang (RS-232 oder RS-485) für eine einfache Integration in bestehende Systeme. - **Reaktionszeit:** Schnelle Reaktionszeit von bis zu 10 Hz, geeignet für dynamische Anwendungen. - **Betriebstemperatur:** -20 °C bis +60 °C, was die Verwendung in einer Vielzahl von Umgebungen ermöglicht. - **Schutzklasse:** IP67, die Staub- und Wasserbeständigkeit für raue industrielle Bedingungen gewährleistet. - **Stromversorgung:** 10 V bis 30 V DC, kompatibel mit Standard-Industriestromversorgungen. - **Gewicht:** Ungefähr 300 g, was ihn leicht und einfach zu montieren macht. ### Eigenschaften: - **Kompaktes Design:** Der AFS60A ist für eine einfache Installation in engen Räumen konzipiert. - **Multi-Target-Erkennung:** In der Lage, mehrere Ziele innerhalb seines Bereichs zu erkennen, was seine Vielseitigkeit erhöht. - **Robustes Gehäuse:** Entwickelt, um mechanischen Stress und Umweltbedingungen standzuhalten. - **LED-Anzeigen:** Integrierte LEDs zur Statusanzeige und einfachen Diagnosen. ### Anwendungen: Der AFS60A-BENB262144 ist ideal für Anwendungen wie: - Automatisierte geführte Fahrzeuge (AGVs) - Materialhandling und Logistik - Niveau-Messung in Silos und Tanks - Objekterkennung in Fördersystemen Dieser Sensor ist Teil von SICKs umfangreicher Palette industrieller Sensoren, die für ihre Zuverlässigkeit und Präzision in anspruchsvollen Umgebungen bekannt sind.