SICK hat die kapazitiven Näherungssensoren CM18 und CM30 weiterentwickelt. Die neue Generation ist besonders robust und besitzt eine noch bessere elektromagnetische Verträglichkeit auch bei kritischen Applikationen. Neu hinzugekommen ist zudem die Schutzart IP 69K, durch die die Sensoren der Reinigung mit Hochdruckreinigern bestens standhalten.
Mit einem Temperaturbereich von ‑30 °C bis +85 °C bestehen sie auch extreme Temperaturschwankungen. Das widerstandsfähige, durch Ecolab zertifizierte Gehäuse erlaubt den Einsatz in Hygiene- und Nassbereichen. Zudem wurde der Schaltabstand vergrößert, die Staub- und Feuchtigkeitskompensation verbessert und eine zusätzliche LED eingebaut, die die Signalstabilität anzeigt.
Kapazitive Näherungssensoren CM
Kapazitive Näherungssensoren detektieren alle Arten von Materialien: pulverförmige, granulatartige, flüssige und feste – auch durch Wände aus Kunststoff oder Glas. Sie sind in vielen industriellen Anwendungen einsetzbar, so z. B. in der Solar- und Elektronikindustrie zur Detektion von Solarwafern, in der Verpackungsindustrie zur Detektion von Aluminium, Karton und Papier, in der Kunststoffindustrie zur Detektion von unterschiedlichen Medien, bei Holzbearbeitungsmaschinen sowie in der pharmazeutischen und chemischen Industrie zur Detektion von unterschiedlichen Flüssigkeiten.
Langzeit bewährte Sensoren für die Objekterkennung und Füllstandabfrage
Die Produktfamilie CM im metrischen Gehäuse verfügt über eine sehr hohe elektromagnetische Verträglichkeit (EMV), was Fehlschaltungen vermeidet. Die Sensoren ermöglichen eine schnelle und einfache Empfindlichkeitseinstellung mit Potentiometer oder Teach-in-Taste. Das spart Zeit bei der Inbetriebnahme. Bei unzugänglichen Stellen kann der Sensor extern mit Teach-in-Taste über eine Leitung eingestellt werden. Zudem zeichnen sich die Näherungssensoren CM durch eine hohe Schock- und Schwingfestigkeit sowie eine geringe Empfindlichkeit gegenüber Staub und Feuchtigkeit aus. Zusammen mit der optischen Einstellhilfe sorgen diese Merkmale für ein sicheres Erkennen der Objekte und damit für weniger Maschinenstillstand.
