Kluczowe technologie jednostki przetwarzania sygnału w kamerach termowizyjnych

Algorytmy przetwarzania sygnałów cyfrowych są jedną z podstawowych technologii jednostki przetwarzania sygnałów. Typowe algorytmy obejmują szybką transformację Fouriera (FFT) i transformację falkową itp. FFT może konwertować sygnały w dziedzinie czasu na sygnały w dziedzinie czasu, co jest wygodne do analizy składowych częstotliwości sygnałów i odgrywa ważną rolę w usuwaniu szumów i ekstrakcji cech sygnału; transformacja falkowa ma cechy analizy wielorozdzielczej i może analizować sygnały w różnych skalach, co jest bardziej efektywne w przetwarzaniu sygnałów niestacjonarnych i ma znaczący wpływ na ekstrakcję cech szczegółowych i obraz w sygnałach obrazowania termicznego.

Wraz z rozwojem technologii sztucznej inteligencji algorytmy sieci neuronowych są coraz szerzej stosowane w przetwarzaniu sygnałów termowizyjnych. Sieci neuronowe splotowe (CNN) mogą automatycznie uczyć się wzorców cech na obrazach termowizyjnych i osiągać takie funkcje, jak klasyfikacja obrazów, wykrywanie obiektów i rozpoznawanie anomalii temperatury. W wykrywaniu sprzętu przemysłowego CNN może szybko i dokładnie ocenić, czy sprzęt ma usterki i jaki jest ich rodzaj, ucząc się cech termowizyjnych normalnego i wadliwego sprzętu, co znacznie poprawia wydajność i dokładność wykrywania.

W wielu scenariuszach zastosowań obrazowania termicznego, takich jak monitorowanie bezpieczeństwa i autonomiczna jazda, wymagania przetwarzania sygnału w czasie rzeczywistym są niezwykle wysokie. Jednostka przetwarzania sygnału musi przyjąć szybkie procesory i zoptymalizowane architektury algorytmów, aby zapewnić, że duża liczba zadań przetwarzania sygnału może zostać ukończona w krótkim czasie, uzyskując wyjście obrazów termowizyjnych w czasie rzeczywistym. Technologia obliczeń równoległych jest używana do przetwarzania różnych części sygnału jednocześnie z wieloma rdzeniami procesora, zwiększając prędkość przetwarzania; proces algorytmu jest zoptymalizowany w celu zmniejszenia niepotrzebnych kroków obliczeniowych i poprawy wydajności wykonywania algorytmu.

Jednostka przetwarzania sygnału w termowizji kamera surowe sygnały zebrane przez czujnik podczerwieni w wysokiej jakości obrazy termowizyjne i dokładne informacje o temperaturze poprzez szereg złożonych i skrupulatnych procesów przetwarzania i zaawansowanych technologii, zapewniając wsparcie dla szerokiego zastosowania technologii obrazowania termicznego w wielu dziedzinach, takich jak przemysł, bezpieczeństwo, medycyna i badania naukowe. Dzięki ciągłemu rozwojowi technologii funkcje wydajnościowe jednostki przetwarzania sygnału będą się nadal poprawiać, promując technologię obrazowania termicznego na wyższy poziom rozwoju.