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贵州罗翔LX-4400B扫描仪厂家
大型扫描仪由于易于移动，因此尺寸相对较小。但它也可以满足一般办公室的扫描需求。工程中使用的图纸也可以扫描A1的纸面，因此这种扫描仪通常用于建筑工地工程。总体而言，大幅面扫描仪使用CCD和成像技术原理，与传统扫描仪相似，但是大幅面扫描仪的性能已得到相应提高。因此，它被用于更专业的领域，但是在大型扫描仪在垂直和水平方向上的操作也必须谨慎。
在使用宽幅面扫描仪期间，请勿轻易改变光学设备的位置，并尽量避免大的振动。当扫描仪发生故障时，请勿擅自将其拆除，必须将其发送给制造商或指定的维修站。同时，运输扫描仪时，请确保锁定扫描仪背面的安全锁，以免更改光学配件的位置。定期进行清洁工作。玻璃板，反射镜和扫描仪中的透镜上的灰尘或其他杂质会减弱扫描仪的反射光，从而影响图像的扫描质量。为此，必须在没有灰尘或灰尘少的环境中使用扫描仪。使用后，扫描仪必须盖上防尘罩，以防止更多的灰尘侵入。长时间不使用时，应定期清洁。 扫描仪 扫描仪（scanner），是利用光电技术和数字处理技术，以扫描方式将图形或图像信息转换为数字信号的装置。
扫描仪通常被用于计算机外部仪器设备，通过捕获图像并将之转换成计算机可以显示、编辑、存储和输出的数字化输入设备。扫描仪对照片、文本页面、图纸、美术图画、照相底片、菲林软片，甚至纺织品、标牌面板、印制板样品等三维对象都可作为扫描对象，提取和将原始的线条、图形、文字、照片、平面实物转换成可以编辑及加入文件中的装置。扫描仪中属于计算机辅助设计（CAD）中的输入系统，通过计算机软件和计算机，输出设备（激光打印机、激光绘图机）接口，组成网印前计算机处理系统，而适用于办公自动化（OA），广泛应用在标牌面板、印制板、印刷行业等。
日图CSX530-09是适合工业应用的专业设备。机器可以达到10英寸/秒的灰度，24位全彩色3.3英寸/秒（400dpi分辨率，高速模式）的扫描精度：距离精度/-0.1％或±1像素（以较大值为准）：sRGB，AdobeRGB兼容，性能好，精度高；光学分辨率600dpi，大分辨率50-4800dpi（间距数为1dpi），扫描范围宽度50-932.2mm（2.0“-36.7”）长度可以设置为50-999.99999m（可以在软件中设置以满足业界对大幅面高精度输出的需求，
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许多用户经常对使用扫描仪时要扫描的分辨率有疑问。实际上，这必须由用户的实际应用程序需求确定。更高的分辨率意味着更多的图像细节，更清晰的结果以及更完美的色彩还原，但是这也意味着扫描的图像文件更大且难以处理。对于具有更多应用程序的Internet，网站上图片的分辨率通常约为75dpi，这意味着以100dpi的分辨率进行扫描已绰绰有余，而用于打印的图片的分辨率通常为300至400dpi，因此请考虑一下。通过扫描和打印来发布作品，至少需要300dpi以上的分辨率，当然600dpi更好。如果要通过打印机打印扫描的作品，则必须先考虑打印机的分辨率，然后再决定。
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大幅面扫描仪旨在满足苛刻的图像处理任务，从而为行业用户提供简单，快速且经济高效的大幅面图像解决方案。1200dpi的超高光学分辨率和每秒25.4cm的超快扫描速度为用户带来专业，高效的物有所值体验。44英寸的扫描格式可以轻松处理各种尺寸的图纸，例如CAD图纸，工程图，建筑草图，地图等。扫描效果清晰明了。VIDARSD4400系列甚至可以处理色彩陈旧和陈旧的旧图纸，也可以完美，快速地处理，全面捕获图像数据，永不丢失任何细节，全轮驱动，保护珍贵的原件免受损坏。扫描仪可分为三大类型：滚筒式扫描仪和平面扫描仪，近几年才有的笔式扫描仪、便携式扫描仪、馈纸式扫描仪、胶片扫描仪、底片扫描仪和名片扫描仪。
笔式扫描仪出现于2000年左右，才开始的扫描宽度大约只有四号汉字相同，使用时，贴在纸上一行一行的扫描，主要用于文字识别。
便携式扫描仪小巧、快速，在2010，市面上出现了多款全新概念的扫描仪，因其扫描效果突出，扫描速度仅需1秒，价格也适中，扫描仪体积非常小巧而受到广大企事业办公人群的热爱。
滚筒式扫描仪一般使用光电倍增管PMT（Photo Multiplier Tube)，因此它的密度范围较大，而且能够分辨出图像更细微的层次变化；而平面扫描仪使用的则是光电耦合器件CCD（Charged-Coupled Device)故其扫描的密度范围较小。所库CCD（光电耦合器件）是一长条状有感光元器件，在扫描过程中用来将图像反射过来的光波转化为数位信号，平面扫描仪使用的CCD大都是具有日光灯线性陈列的彩色图像感光器。
扫描仪属于计算机辅助设计（CAD）的输入系统，通过计算机软件和计算机，输出设备（激光打印机，激光绘图仪）接口，构成预屏计算机处理系统，适用于办公自动化（OA）），广泛用于标牌面板，印刷板，印刷行业等。如果要识别常规印刷字符，通常可以使用大幅面扫描仪和参考图像之间的叠加和比较方法来识别字符而无需提取角色图像中的特征。如果是手写字符，则需要使用轮廓跟踪来提取相应的字符特征。提取的特征是识别的基础，例如笔画的长度，角度，终点，笔的划分以及周围的特征。它们以多维数据的形式表示。作为识别标准的学习模式也以多维矢量的形式存储在识别字典中。
