열화상 카메라의 신호처리장치 핵심기술

디지털 신호 처리 알고리즘은 신호 처리 장치의 핵심 기술 중 하나입니다. 일반적인 알고리즘에는 고속 푸리에 변환(FFT) 및 웨이블릿 변환 등이 있습니다. FFT는 시간 영역 신호를 영역 신호로 변환할 수 있으며, 이는 신호의 주파수 구성 요소를 분석하는 데 편리하고 노이즈 제거 및 신호 특징 추출에 중요한 역할을 합니다. 웨이블릿 변환은 다중 해상도 분석의 특성을 가지고 있으며 다양한 스케일에서 신호를 분석할 수 있으며, 이는 비정상 신호를 처리하는 데 더 효과적이며 열 화상 신호의 세부 특징 추출 및 이미지에 상당한 영향을 미칩니다.

인공 지능 기술의 발전으로 신경망 알고리즘은 열 화상 신호 처리에 점점 더 널리 사용되고 있습니다. 합성 신경망(CNN)은 열 화상 이미지의 특징 패턴을 자동으로 학습하여 이미지 분류, 객체 감지, 온도 이상 인식과 같은 기능을 달성할 수 있습니다. 산업 장비 감지에서 CNN은 정상 및 오류 장비의 열 화상 특징을 학습하여 장비에 오류가 있는지 여부와 오류 유형을 빠르고 정확하게 판단하여 감지의 효율성과 정확성을 크게 향상시킬 수 있습니다.

보안 모니터링 및 자율 주행과 같은 많은 열 화상 응용 시나리오에서 실시간 요구 신호 처리가 매우 높습니다. 신호 처리 장치는 고속 프로세서와 최적화된 알고리즘 아키텍처를 채택하여 대량의 신호 처리 작업을 단시간에 완료하고 열 화상 이미지의 실시간 출력을 달성해야 합니다. 병렬 컴퓨팅 기술은 여러 프로세서 코어로 신호의 다른 부분을 동시에 처리하여 처리 속도를 높이고 알고리즘 프로세스를 최적화하여 불필요한 계산 단계를 줄이고 알고리즘의 실행 효율성을 개선합니다.

열화상 카메라의 신호처리장치 카메라 적외선 센서가 수집한 원시 신호를 일련의 복잡하고 세심한 처리 프로세스와 첨단 기술을 통해 고품질 열 화상 이미지와 정확한 온도 정보로 변환하여 산업, 보안, 의료 및 과학 연구와 같은 많은 분야에서 열 화상 기술의 광범위한 응용을 지원합니다. 기술의 지속적인 발전으로 신호 처리 장치의 성능 기능이 지속적으로 향상되어 열 화상 기술이 더 높은 수준의 개발로 촉진됩니다.