图像处理——从车牌识别到物体识别

时间： 2024-09-30 来源：Amphenol Sensors（安费诺传感器学堂公众号）

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引文

从我们的MES（生产执行系统）中广泛使用的光学图像产品品质分析，到我们的传感器在汽车行业的大量应用，时刻会感受到技术的进步持续推动着各行各业的进步。小编也凑个热闹，这篇博文将讨论一些基本的图像处理和车牌识别方面的内容，以及基于YOLOv5的物体识别方面的演示代码。另外，本文车牌识别中的号码都是随机修改后的，如有雷同，恰似有缘。在YOLO处理视频中的物体识别时，因为车牌号码涉及隐私问题，视频中有很多车辆，需要把清楚的车牌号码掩盖掉。因为有了前面的车牌识别功能，就可以基于这个功能在YOLO处理后临时给视频中出现的车牌”加码“。基于现有的开源平台，透过了别人的胳肢窝，看到了一点东西。

一. 车牌识别

在本文中，车牌识别用到的是一款基于百度开发的一个叫PaddlePaddle开源深度学习平台的的OCR系统，叫PaddleOCR（Paddle Optical Character Recognition）。

·PaddleOCR是开源OCR系统，提供了一整套用于文本检测、文本识别和文本方向分类的模型和工具，能够从图像中提取和识别文字信息，安装时需要同时安装PaddlePaddle。

·PaddlePaddle支持构建、训练和部署各种机器学习和深度学习模型，涵盖了深度学习中的各个方面，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统等。

先上一个识别结果（此车牌为PS后的）：识别正确的概率达0.999，并且车牌所在区域已经用了差异颜色示意——划重点，物体识别中出现的车牌“加码”可以用到这部分的功能

安装软件包：

pip opencv-python install paddlepaddle paddleocr

pip torch torchvision torchaudio

实际安装torch、torchvision、torchaudio 时，需要选择恰当的版本，否则会因为不兼容而报错无法运行。下面在讲到YOLO时，也会涉及到pytorch。

识别车牌号码的演示代码：

代码中涉及的源图和中文字体需要根据各位自己的实际进行调整。

""""

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"""

from paddleocr import PaddleOCR, draw_ocr

import cv2

# 初始化 PaddleOCR

# 这里选择中文语言识别

ocr = PaddleOCR(lang='ch')

# 读取图片

image_path = 'Your_Path_to_car_With_A_Plate.jpg'

image = cv2.imread(image_path)

# OCR 识别

result = ocr.ocr(image_path, cls=True)

# 提取车牌文字并打印结果

# 提取识别的文字和概率，并选择概率最高的结果

highest_prob = 0

best_text = ""

for line in result:

for word in line:

text = word[1][0]

prob = word[1][1]

print(f"识别文本: {text}，概率: {prob}")

if prob > highest_prob:

highest_prob = prob

best_text = text

print("概率最高的识别结果:", best_text, "概率:", highest_prob)

# 可视化结果

# 显示图片并标注识别结果

boxes = [elements[0] for elements in result[0]]

txts = [elements[1][0] for elements in result[0]]

scores = [elements[1][1] for elements in result[0]]

# 选择合适的字体路径来进行绘制

# 请根据实际情况替换字体文件路径

font_path = r'C:/Windows/Fonts/msyhbd.ttc'

# 使用PaddleOCR自带的可视化功能绘制结果

im_show = draw_ocr(image, boxes, txts, scores, font_path=font_path)

im_show = cv2.cvtColor(im_show, cv2.COLOR_BGR2RGB)

# 显示结果图像

cv2.imshow('Result', im_show)

cv2.waitKey(0)

cv2.destroyAllWindows()

上面的代码中，实际上是可以一次读取多个车牌号码，而代码中是从多个读取的车牌号码中选择了正确概率最高的一个（可能是最近的一个，或者是最清楚的一个？）

二. YOLO物体识别

YOLO（You Only Look Once）是一种实时物体检测系统，通过单次神经网络前向传播即可检测图像中的所有物体。其核心思想是将物体检测任务视为回归问题，并用一个单独的卷积神经网络同时预测多个边界框及其所属类别。YOLO模型在许多计算机视觉项目中得到了广泛应用，包括自动驾驶、视频监控、医疗影像处理等。YOLO的主要功能和特点：

实时检测：YOLO算法可以在实时视频流中快速检测物体，适用于高帧率的场景。

端到端训练：YOLO采用单一网络进行端到端训练和检测，不需要复杂的后处理步骤。

全局背景信息：由于YOLO处理整个图像，能够捕获每个物体与图像背景的全局信息，有助于提高检测精度。

速度和准确性平衡：YOLO兼顾了检测速度和精度，是一种高效的物体检测方法。

（拷贝自YOLOv8的github相关页面：不同模型对应的功能）

测试了YOLOv3，但是CPU版下运行时，处理速度太慢。YOLOv5是YOLO系列中的版本之一，由Ultralytics团队基于PyTorch框架实现并进行优化。YOLOv5继承了YOLO模型的核心思想，并在其基础上进行了一系列的改进，以提升性能和易用性，测试中速度确实要快于v3。

YOLOv5的功能和特点：

兼容性强：YOLOv5使用PyTorch框架实现，支持在多种硬件（CPU、GPU）和平台（Windows、Linux等）上运行。

模型规模多样：YOLOv5提供了不同规模的检测模型（如YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv5l、YOLOv5x），用户可以根据应用需求选择不同的模型，以平衡速度和精度。

预训练模型：YOLOv5提供了在COCO等大型数据集上预训练的模型，可以用于迁移学习，快速应用到实际项目中。

模块化设计：YOLOv5采用模块化设计，方便用户定制和扩展模型功能，如加入新的检测层或改进已有的网络结构。

高级数据增强：YOLOv5内置多种数据增强技术，有助于提升模型的泛化能力和鲁棒性。

自动锚定生成：YOLOv5能自动生成适合数据集的锚框，提高检测性能。

这里在下载YOLO之前，先安装pytorch。前面的车牌号识别也要用到，不过这里可以再补充一点：如果各位的电脑是有GPU的，那就安装支持GPU的torch版本，否则就安装CPU的torch版本（PyTorch）。

选择适当版本的pytorch安装：

（PyTorch版本选择和安装）

# 实际安装需要选择对应的版本

# 要设置版本等参数以适配你安装的Python环境和电脑配置

pip uninstall torch torchvision torchaudio

通过git方式下载YOLOv5：
# 克隆YOLOv5的仓库

# 进入YOLOv5目录cd yolov5# 安装依赖项pip install -r requirements.txt

也可以直接下载zip文件，然后解压就可以。和YOLOv8的安装（如下）步骤不一样。

pip install ultralytics

同时，也要安装pytorch。如果我们要测试物体的识别（Detect），就下载对应的yolov5xx.pt，不同的模型文件检测的速度和准确率是不一样的。
下面是视频中物体识别的示例。

附上演示代码，不过这里的代码中没有加车牌号码掩盖的功能，上面留了功能实现的提示，各位有兴趣可以尝试。

视频处理过程中，使用CV2替代YOLO自己的加框注释功能，可以让视频中出现的标识框和文字等更加可控。也许YOLO中也有可以配置的。

""""

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"""

import torch

import cv2

import os

import numpy as np

# 定义模型文件路径和仓库根目录路径

model_path = "Path_To_Downloaded/yolov5s.pt"

repo_dir = 'Path_To_Downloaded_YOLO/YOLO/YOLO_Test/yolov5-master/'

input_video_path = 'Path_To_Downloaded/video_car_resized.mp4' # 原始视频路径

output_video_path = 'Path_To_Downloaded/detect_obj_s_OpenCV.mp4' # 检测后视频路径

# 切换工作路径到YOLOv5仓库根目录

os.chdir(repo_dir)

# 使用torch.hub.load加载本地的YOLOv5模型

model = torch.hub.load(repo_dir, 'custom', path=model_path, source='local')

# 通过CV2自定义的绘图函数

def plot_boxes(results, frame):

for *box, conf, cls in results.xyxy[0].numpy():

x1, y1, x2, y2 = map(int, box)

label = f'{model.names[int(cls)]} {conf:.2f}'

color = (0, 255, 0) #[int(c) for c in np.random.randint(0, 255, size=3)]

cv2.rectangle(frame, (x1, y1), (x2, y2), color, 2)

cv2.putText(frame, label, (x1, y1 - 10), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.5, color, 2)

return frame

# 打开输入视频

cap = cv2.VideoCapture(input_video_path)

# 检查是否成功打开视频

if not cap.isOpened():

print("Error: Unable to open input video file.")

exit()

# 获取视频帧的宽和高，以及帧率

frame_width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))

frame_height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))

fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)

# 创建视频写入对象

fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')

out = cv2.VideoWriter(output_video_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height))

# 遍历视频帧

while cap.isOpened():

ret, frame = cap.read()

if not ret:

break

# 使用模型进行检测

results = model(frame)

# Option-1: YOLO，获取检测结果并渲染到帧上

#detected_frame = results.render()[0]

# Option-2: OpenCV，使用自定义的标记函数绘制检测结果

detected_frame = plot_boxes(results, frame)

# 写入检测后的帧

out.write(detected_frame)

# 显示检测结果

cv2.imshow('YOLOv5 Detection', detected_frame)

# 按下 'q' 键退出循环

if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):

break

# 释放视频对象

cap.release()

out.release()

cv2.destroyAllWindows()

print(f"Detection completed. Output video saved as: {output_video_path}")

感叹人工智能发展的日进千里，我们刚好可以窥其一斑。

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Amphenol Sensors(安费诺)/Nova Sensor 压力传感器及敏感元件选型指南

目录- P1300低压硅压力传感器芯片 P1302低压硅压力传感器芯片 P111中压硅压力传感器芯片 P883（5~15000 PSI）硅压力传感器芯片 P1602硅压力传感器芯片 P122 高压硅压力传感器芯片 NPC-100系列一次性医疗压力传感器 NPC-1210系列低压系列固态压力传感器 NPC-1220系列中压传感器 NPH系列固态压力传感器(中低压) NPI-12卫生型压力传感器、不锈钢介质隔离压力传感器 NPI-15VC系列电压激励、高压、介质隔离压力传感器 NPI-15系列电流激励高压、介质隔离压力传感器 NPI-19系列电压激励、中压、介质隔离压力传感器 NPI-19系列电流激励、中压、介质隔离压力传感器 NPI-19低压不锈钢介质隔离压力传感器 NPP-301系列贴片封装压力传感器 NPA贴片式压力传感器 NPR-101系列复杂介质压力传感器 Modus T系列微差压力传感器压力变送器IPT1000/2000系列

型号- NPP-301B-700AT,IPT1000,51243,51245,51003,51244,NPP-301A-100AT,51005,51367,51004,51007,51006,51009,NPI-19X-YYYZZ,51008,51407,51406,NPI-15X-YYYZZ,51409,51408,NPP-301A-200A,NPH-XYYY-ZZ,51010,51012,51254,51011,51253,51013,NPA-300,NPR-101,51137,NPA-700,NPH系列,NPP-301B-200A,NPI-12,NPI-19X-XXXXV,P1602,NPI-15,NPP-301B-200AT,NPI-19,NPA100,NPI-15X-XXXXX,51142,MODUS T,51421,NPI-15X-XXXXXX,51304,51303,NPI-15C-C00903,NPP-301B-700A,51391,NPC-1210XXXX-YZ,51151,51393,51392,51395,NPI-19A-031GH,T10,51394,51031,51397,51399,51313,51433,51314,NPC-100T,51317,51318,NPP-301A-100A,P1302,NPC-100,P1300,51041,51283,NPI-19A-021GH,51282,T20,51045,51322,51046,51445,51324,51444,51323,51326,51325,51328,51327,51329,NPI-19A-002GV,NPI-15VC,NPP-301A-200AT,IPT2000,T30,NPC-1220XXXX-YZ,51298,51331,NPA-500,51330,51333,51299,51332,51335,51334,NPI-19X-XXXXXV,51337,51336,51339,51338,NPP-301B-100A,NPP-301B-100AT,NPA,T系列,P122,P883,NPH,NPI-19A-C01841,NPI-19A-C01840,NPP-301A-700A,T40,51340,NPP-301,51342,51187,51341,NPI-12-101GH,NPI-1,NPC-1220,NPP-301A-700AT,P111,51076,NPC-1210,51114

2018年1月 - AMPHENOL SENSORS - 选型指南代理服务技术支持采购服务

Amphenol Sensors(安费诺)/Wilcoxon 振动监测产品选型指南

目录- 完整的振动监测解决方案应用传感器线缆和连接器安装配件机箱仪器仪表机械失效参考指南过程监控解决方案传感器选择列表

型号- SF8-8,HV200LF,J9T2S,787A-M12-IS,731A,SF6M-1,SF8-2,786T-IS,J9T3A,J84C,797VE,REF2510R,PC420XX-YY-EX,HT780A,MF040,RM12W-0-J10-XX,1A,1,732A,2,376HT,6,J9T2B,J9T2A,LPA100T-D2,787-500,HV100,SF1,SF3,SF6,R6WR-0-J9T2AS-XX,993B-7-33,R6W-0-J9T2AS-XX,732-1D,SF6M,VLD,IT150,MIL-C-5015,2F,786F-D2,VLL,6QAI,797T-1,793V-5,787A-M8-IS,VLS,VLT,786B-10,780FM-2-J88C,MT075,J51,787-500-M12-D2,993B-7-M12,799LF,786A-D2,J5A,PCH420V-M12-HZ,786-500-D2,J9T4A,45,735T,J61,787A-IS,MF075,786-500,R6-2-J88-1-SC,797-35,786LF,PC423XX-YY-IS,797-33,6HD2I,19SL,CC701HT,HV100LF,786A-M12-D2,787A-M8-D2,PC420V-EX,J88C,GQI,780A-D2,780B,780A,780C,P31,6GQI,712F,T300,786-500-M12-IS,PC420XX-YY-IS,M12P,J81,M12S,6QA,J84,TC1B,M12W,J88,TAA01,793E,793-10,6QI,6H,VLS24EF-G-N-S,793-10-35,6QN,6HD2,6Q,793T-3,797-6,RA-B-C-XX-D,6W,J93,6GD2,J95,R6W-ST-J9F-6,794VR,797LE,6GSL,PC420A-EX,J9F,793R,746,793V,797LT,787-500-IS,HT787A,MT075A,6SLI,J9T,REF001,R6Q-0-J9T2A-XX,REF002,993B-5-33,793-33,793-35,MD130,6SL,PCH420V,SLI,PC420V-IS,997,786F-IS,786A-I,793VE,6D2,19SLI,J1,J2,J3,J4,J6,R6W-0-J9T2A-XX,787-500-M12-IS,VSL,J9,J9T2AS,PCD200,75S,786A-IS,793L-33,9W,797R,GSLI,797E,785A,787A-M12-D2,PC420DPP-40,786T-D2,893V,786T,IT300,IT301,786F,797L-33,785,786A,797V,786-500-M12-D2,797L-35,PC420A-IS,MD055,6GSLI,787T,VLS12BF-G-0G-S,787F,799M,6WP,793,6WR,787A,787B,797,SF11,993B SERIES,R6WP-2-J88C-XX,VLL#YA-B-NS,6GQ,TC2,TC1,IT401,993B-6-33,6GW,J10S,MF120,R6D2-ST-J10-1,MAC800,721-207,6HI,P702B,786-500-IS,787-500-D2,MAC003,MAC004,MAC006,MD035,VLX#YA-B-CC-D,LPA100T,QNI,PC420A,6QNI,MAC810,PCC421A,P703B,787A-D2,PC420V,793-6,786A-M12-IS,JA5,PCH420V-R6-HZ,793V-5-33,J10,J12,R6WR-0-J9T2A-XX,793LE,780A-IS,J9T4,HT786A,J9T2,786LF-500,R6W-0-J9F-XX,SF23,PC421XX-YY-IS,SF24,PCD100,SF21,SF22,P704B,793V-33,HV200,793V-35,PCC421V,SF28,MAC820

2020/8/6 - WILCOXON - 选型指南代理服务技术支持采购服务

Amphenol Sensors(安费诺)/All Sensors MEMS压力传感器选型指南

目录- Product Matrix&Evaluation Kit Millivolt Output (compensated) Digital Output Amplified Output Basic Output (uncompensated) Media Isolated Sensors (Millivolt) Media Isolated Sensors (Amplified) Appendix A: Packaging Appendix B: White Papers Appendix C: Additional Resources

型号- 30 PSI-G-CGRADE-MINI,30 INCH-D1DIP-MV-MINI,ADCA SERIES,SPM-402,BLC SERIES,SPM-401,2 INCH-D2-MV-MINI,1 PSI-D-PRIME-MV,5 PSI-G-PRIME-MINI,5 INCH-D2-MV-MINI,30 INCH-DX-MV-MINI,30 PSI-D-CGRADE-MINI,DLVR-L20D,30 PSI-D-HGRADE-MV,DLVR-L20G,15 PSI-AF-CGRADE-MINI,100 PSI-D-PRIME-MV,DLHR-F50D,MLV-L02D-A6BBF-N,30 PSI-A-CGRADE-MINI,5 PSI-G-4V-PRIME,30 PSI-AF-CGRADE-MINI,BLV-L20D,2 INCH-D1DIP-MV-SDXL,DLHR-L05G,10 INCH-G-4V,CPA 502,10 INCH-D2DIP-MV-MINI,0.3 PSI-G-4V-MIL,10 INCH-D-HGRADE-MINI,30 PSI-D-PRIME-MV,120 CMH2O-D-4V-PRIME,1 INCH-DX-P4V-MINI,ASCX,DLHR-L05D,15 PSI-D-DO,BARO-INHG-DO-MIL-PCB,DLHR-L02D,5 PSI-D-4V-MIL,DLHR-L02G,2.5 INCH-G-4V,DLH-L60D,30 INCH-G-4V-MINI,5 CMH2O-D1-4V-MINI,15 PSI-A-4V-MIL,DLH-L60G,DLVR-L30D,20 INCH-D1DIP-MV-SDXL,BP01-G-4V-MINI,DLVR-L30G,15 PSI-GF-HGRADE-MINI,5 INCH-G-MV-MINI,1 PSI-G-4V-MIL,CPM502□-□□□□□□□□□,SAMP,10 INCH-GF-CGRADE-MINI,BARO-INHG-DO-MIL,BLV-L30D,TM4C1233D5PM,100 PSI-D-4V-PRIME,MLV-L02D,5 INCH-D1DIP-MV-SDXL,15 PSI-A-PRIME-MV,CPA 602,5 PSI-D-4V-ASCX,MDCX,1 PSI-D-4V,100 PSI-X-DO,20 INCH-DX-4V-MINI,5 INCH-D-DO,100 PSI-G-CGRADE-MINI,MLV SERIES,150 PSI-D-4V,0.5 INCH-G-4V,30 PSI-GF-HGRADE-MINI,MLV-L01D,0.3 PSI-D-HGRADE-MV,20 INCH-D-MV,ADO,10 INCH-G-MV-MINI,1 INCH-G-4V,5 INCH-DX-MV-MINI,15 PSI-G-4V,BLC-L30D,0.3 PSI-D-4V,BLVR,0.3 PSI-G-4V-PRIME,150 PSI-D-HGRADE-MV,BLC-L01D-D1,2 INCH-DX-MV-MINI,2 INCH-G-MV-MINI,0.3 PSI-G-HGRADE-MINI,30 PSI-DX-4V-MINI,MLV-030D,100 PSI-D-DO,15 PSI-A-HGRADE-MINI,CPA-602,0.5 INCH-DX-4V-MINI,MCS SERIES,0.3 PSI-G-PRIME-MINI,2 INCH-D-MV,1 PSI-G-CGRADE-MINI,DLC,15 PSI-G-PRIME-MINI,30 PSI-D-4V-PRIME,1 PSI-D-CGRADE-MV,SPM 02,DLH,30 PSI-D-PRIME-MINI,DLVR-L02D-E1NS-C-NI3F,15 PSI-G-HGRADE-MINI,60 INCH-G-4V,MLV-150D,30 PSI-A-4V,FPS,0.3 PSI-DX-4V-MINI,0.3 PSI-GF-PRIME-MINI,DLV,15 PSI-A-CGRADE-MV,120 CMH2O-D1-4V-MINI,30 INCH-G-MV-MIN,BARO-A-4V,15 PSI-GF-PRIME-MINI,BARO-DO-MIL,DLHR-L02DE1NS-CNAV6,10 INCH-GDIP-MV-SDXL,5 PSI-D-4V,15 PSI-AF-PRIME-MINI,20 CMH2O-D1-4V-MINI,MLV-L05D,100 PSI-GF-CGRADE-MINI,5 PSI-D-PRIME-MINI,DLVR-F50D,0.3 PSI-D-4V-MIL,5 INCH-D-MV,DLVR-L05D,DLVR-L05G,15 PSI-G-CGRADE-MINI,0.3 PSI-D-4V-PRIME,15 PSI-D-4V-ASCX,10 INCH-GF-HGRADE-MINI,15 PSI-D-PRIME-MV,4 INCH-G-CGRADE-MINI,150 PSI-G-4V,10 INCH-DX-MV-MINI,60 INCH-DX-P4V-MINI,10 INCH-D1DIP-MV-SDXL,BDS-L10D100A,BLC,30 INCH-D-MV,SPA 401□-□□□□□□□□□□□□□□□□,100 PSI-G-CGRADE-MIN,30 INCH-GDIP-MV-MINI,DLV-005G-E1BD-CNI3F,2 INCH-D2DIP-MV-MINI,20 INCH-D1DIP-MV-MINI,DLV-060D,DLV-060G,30 PSI-A-DO-MIL,1 PSI-D-4V-MIL,DLVR-L02G,1 PSI-D-4V-MINI,DLV-060A,BLV,2 INCH-D1DIP-MV-MINI,15 PSI-D-PRIME-MINI,BDS-L10D030A-N9,10 INCH-DX-P4V-MINI,30 PSI-A-4V-ASCX,CPA602□-□□□□□□□□□,5 PSI-D-CGRADE-MINI,30 PSI-A-HGRADE-MINI,1 PSI-D-DO-MIL,DLVR,2.5 INCH-D-4V,MLV-L10D-A6DXF-N,DLVR-L01D,30 INCH-D1DIP-MV-SDXL,DLVR-L01G,30 PSI-AF-HGRADE-MINI,BLCR-L05D,15 PSI-A-DO,CPA-502,10 INCH-D-DO,1 PSI-G-4V,MCI,BP01-D-MV,DLVR-L02D,5 PSI-G-4V-MIL,DHLR-L10D,MCS,DLHR- L02D + X,BLVR SERIES,DLV-030G,MLV-015D,10 INCH-G-CGRADE-MINI,MLV-015A,DLV-030A,20 INCH-G-P4V-MINI,ACPC,MLV-100D,DLV-030D,5 PSI-D-4V-PRIME,0.3 PSI-D-PRIME-MINI,20 INCH-D-4V,10 INCH-D2DIP-MV-SDXL,120 CMH2O-D-4V,15 PSI-D-HGRADE-MV,DLH-L05G,DLH-L05D,100 PSI-A-4V,5 PSI-GF-HGRADE-MINI,100 PSI-D-HGRADE-MV,BARO-A-4V-MINI,0.3 PSI-D-HGRADE-MINI,1 PSI-GF-HGRADE-MINI,4 INCH-D-HGRADE-MINI,5 PSI-D-4V-MINI,1 INCH-G-P4V-MINI,4 INCH-D-HGRADE-MV,15 PSI-D-HGRADE-MINI,5 PSI-D-HGRADE-MV,10 INCH-GDIP-MV-MINI,BLVR-L10D-B1NS-N,15 PSI-D-4V,4 INCH-GF-HGRADE-MINI,30 PSI-G-PRIME-MINI,1 INCH-G-4V-MINI,PSI-X-4V-ASCX,5 PSI-DX-4V-MINI,100 PSI-G-PRIME-MINI,DLVR-L10D,30 PSI-D-CGRADE-MV,DLVR-L10G,1 PSI-D-HGRADE-MINI,BLC-015A,5 INCH-GDIP-MV-SDXL,SPM 401,0.3 PSI-GF-HGRADE-MINI,SPM 402,30 INCH-D2DIP-MV-MINI,30 PSI-AF-PRIME-MINI,100 PSI-A-DO-MIL,MLV-L10D-A6AAX-N,5 CMH2O-D1-P4V-MINI,5 PSI-D-CGRADE-MV,30 PSI-D-4V,MLV-L10D-A6XAF-N,CPM602,30 INCH-D2-MV-MINI,ASCX SERIES,BARO-A-4V-MINI-PRIME,0.25 INCH-D-4V,DLHR- L10D + X,15 PSI-A-HGRADE-MV,100 PSI-GF-HGRADE-MINI,10 INCH-DX-4V-MINI,BDS-L10D030A,BLCR-L10D,1 PSI-GF-PRIME-MINI,100 PSI-D-CGRADE-MV,BDS SERIES,DLHR-L60D,DLHR-L60G,1 MBAR-D-4V,SPM401□-□□□□□□□□□□□□□□□□,5 PSI-G-HGRADE-MINI,5 PSI-GF-CGRADE-MINI,MAMP,0.3 PSI-G-4V-MINI,ADUX,0.3 PSI-G-CGRADE-MINI,2 INCH-GDIP-MV-SDXL,5 INCH-D-4V,4 INCH-D-CGRADE-MV,5 PSI-D-HGRADE-MINI,30 INCH-D-4V,BLV-L01DB1NS-N,10 INCH-G-PRIME-MINI,15 PSI-D-CGRADE-MV,BLCR,30 PSI-D-HGRADE-MIN,100 PSI-AF-PRIME-MINI,100 PSI-A-HGRADE-MV,20 INCH-GDIP-MV-MINI,CPM-502,MLV-005D,1 PSI-D-DO,BLCR-L20D,BARO-A-4V-PRIME-REF,5 PSI-D-DO-MIL,ABX00004,10 INCH-D1DIP-MV-MINI,10 INCH-D-MV,SPA 401,ABX00002,SPA 402,0.5 INCH-D-MV,30 INCH-D2DIP-MV-SDXL,100 PSI-A-4V-PRIME,1 PSI-D-HGRADE-MV,15 PSI-A-PRIME-MINI,DLH-L05D-E1NS-C-NAV6,5 INCH-DX-P4V-MINI,2 INCH-D2DIP-MV-SDXL,FPS SERIES,0.3 PSI-D-CGRADE-MINI,5 INCH-D2DIP-MV-SDXL,1 PSI-G-PRIME-MINI,30 PSI-A-PRIME-MV,30 PSI-A-4V-PRIME,SPM402□-□□□□□□□□□□□□□□□□,30 PSI-G-4V-MINI,BLC-L05D,MCI SERIES,100 PSI-G-HGRADE-MINI,BLVR-L20D,100 PSI-D-4V,30 PSI-A-4V-MINI,DLH-L10D,10 INCH-D-CGRADE-MINI,DLH-L10G,15 PSI-GF-CGRADE-MINI,1 INCH-D-MV,1 PSI-D-4V-ASCX,100

2019/12/9 - AMPHENOL SENSORS - 选型指南代理服务技术支持采购服务

Amphenol Sensors(安费诺)/Telaire 空气质量传感器选型指南

目录- OEM CO2模块 OEM集成智能粉尘传感器 OEM恶劣环境传感器空气质量工程开发工具包其他传感技术

型号- T6613-X,SM-UART-01L,T6715,T6615,T6703,T6615-X,T3000,T9602,T61715,T6715-X,T61703,SM-PWM-01S,T6700,T61713,T6713-X,T6600,T6713,T61700,T6613,SM-PWM-01C-JS,AM-PWM-01C-JS,T6000,T6715X,SM-PWM-01C

01/2017 - AMPHENOL SENSORS - 选型指南代理服务技术支持采购服务

Amphenol Sensors Electric Car Battery Packs-A New Power Source

Amphenol Sensors‘ Electric car battery packs paired with the appropriate sensor technology, electric vehicles open new doors to remote and emergency power supply that’s efficient, safe, and long-lasting.

2021-12-07 - 原厂动态