Разрешение 3D-сканеров INSVISION: значения по линейкам и их практическое значение
Разрешение 3D-сканеров INSVISION: до 0,01 мм у AlphaScan S1, AlphaScan Elite S1, BetaScan S1, BetaScan Elite S1 и V-Track, до 0,5 мм у AlphaVista. Что означает этот параметр на практике и как выбирать оборудование под задачу.
Разрешение 3D-сканера описывает, насколько плотно и с каким шагом формируются точки в получаемом облаке данных, и какой уровень детализации геометрии при этом воспроизводится. Это характеристика дискретности съёмки, а не метрологическая оценка результата. Точность отвечает на другой вопрос — насколько измеренные размеры соответствуют реальным размерам детали. Поэтому малое значение разрешения само по себе не гарантирует более высокую точность и не означает, что на поверхности будет автоматически распознан элемент строго определённого размера.
Разрешение сканеров линейки AlphaScan
Сканеры линейки INSVISION AlphaScan имеют разрешение до 0,01 мм. Это значение относится к моделям AlphaScan S1 и AlphaScan Elite S1. Оно указывает на высокую плотность точек в получаемом облаке данных и высокий уровень детализации геометрии, что важно при работе с поверхностями, где требуется подробная фиксация формы.

Разрешение сканеров линейки BetaScan
У сканеров линейки BetaScan разрешение также составляет до 0,01 мм. Параметр относится к моделям BetaScan S1 и BetaScan Elite S1.
Разрешение трекинговой системы V-Track и сканера AlphaVista
Трекинговая система V-Track имеет минимальное разрешение 0,01 мм. Сканер AlphaVista имеет разрешение до 0,5 мм. Различие в значениях отражает разную плотность съёмки: V-Track формирует более плотное облако точек, а AlphaVista — менее плотное облако точек.

Как выбирать сканер по разрешению для производственных задач
При выборе сканера разрешение следует сопоставлять с масштабом объекта и типом задачи. Системы с разрешением до 0,01 мм — AlphaScan S1, AlphaScan Elite S1, BetaScan S1, BetaScan Elite S1 и V-Track — подходят для задач с высокой детализацией геометрии. AlphaVista с разрешением до 0,5 мм подходит для задач, где требуется меньшая детализация.
