熱画像カメラの信号処理ユニットの主要技術

デジタル信号処理アルゴリズムは、信号処理ユニットのコア技術の 1 つです。一般的なアルゴリズムには、高速フーリエ変換 (FFT) やウェーブレット変換などがあります。FFT は時間領域信号を領域信号に変換できるため、信号の周波数成分を分析するのに便利で、ノイズ除去や信号特徴抽出に重要な役割を果たします。ウェーブレット変換は、マルチ解像度分析の特性があり、さまざまなスケールで信号を分析できるため、非定常信号の処理に効果的で、熱画像信号の詳細な特徴抽出と画像に大きな影響を与えます。

人工知能技術の発展に伴い、ニューラル ネットワーク アルゴリズムは熱画像信号処理でますます広く使用されています。畳み込みニューラル ネットワーク (CNN) は、熱画像の特徴パターンを自動的に学習し、画像分類、物体検出、温度異常認識などの機能を実現できます。産業機器の検出では、CNN は正常な機器と故障した機器の熱画像の特徴を学習することで、機器に障害があるかどうか、障害の種類を迅速かつ正確に判断できるため、検出の効率と精度が大幅に向上します。

セキュリティ監視や自動運転など、多くの熱画像アプリケーション シナリオでは、信号処理のリアルタイム要件が極めて高くなっています。信号処理ユニットは、大量の信号処理タスクを短時間で完了し、熱画像画像をリアルタイムで出力できるように、高速プロセッサと最適化されたアルゴリズム アーキテクチャを採用する必要があります。並列コンピューティング テクノロジを使用して、複数のプロセッサ コアで信号のさまざまな部分を同時に処理し、処理速度を上げます。アルゴリズム プロセスが最適化され、不要な計算ステップが削減され、アルゴリズムの実行効率が向上します。

熱画像診断装置の信号処理装置 カメラ 赤外線センサーが収集した生の信号を、一連の複雑で細心の注意を払った処理プロセスと高度な技術を経て、高品質の熱画像画像と正確な温度情報に変換し、産業、セキュリティ、医療、科学研究など、多くの分野で熱画像技術の広範な応用をサポートしています。技術の継続的な進歩に伴い、信号処理ユニットのパフォーマンス機能は向上し続け、熱画像技術をより高いレベルの開発に推進します。