Typowe modele jednostek przetwarzania obrazu kamer termowizyjnych

Jednostka przetwarzania obrazu w termowizyjnymkamerajest kluczowy do konwersji sygnału cyfrowego, który został przetworzony sygnałowo, na intuicyjny obraz termiczny. Powszechne modele działają wyjątkowo dobrze w różnych dziedzinach.

LC221 firmy ingka Technology to moduł kamery na podczerwień o wysokiej wydajności. Wykorzystuje zaawansowane rozwiązania ASIC, w połączeniu z niechłodzonym detektorem wanadowym o długiej fali podczerwieni, oferując wysokie rozdzielczości 384×288 lub 640×512. Jego potężna jednostka przetwarzania obrazu wspiera korekcję NUC, eliminując nierównomierną jasność obrazu, a także różne algorytmy, takie jak usuwanie złych pikseli oraz redukcja szumów czasowych i przestrzennych w celu poprawy jakości obrazu. Przetwarzanie pseudo-kolorów może intuicyjnie przedstawiać rozkład temperatury. Dodatkowo wspiera kodowanie wideo H264/H265, co ułatwia przechowywanie i transmisję. Często jest używany w scenariuszach takich jak wyszukiwanie gorących punktów i celowanie termalne, na przykład w wykrywaniu intruzów w monitoringu bezpieczeństwa oraz przewidywaniu awarii sprzętu przemysłowego.

Jednostki obrazowe produktów FLIR integrują zaawansowane chipy do cyfrowego przetwarzania sygnałów, oferując szybkie prędkości przetwarzania. Poprzez rozszerzenie dynamicznego zakresu odcieni szarości za pomocą wyrównania histogramu, subtelne różnice temperatur stają się widoczne. Model korekcji niejednorodności o wysokiej precyzji zapewnia dokładny pomiar temperatury oraz spójną jasność i kolor w tym samym obszarze temperatury obrazu. Obsługuje również fuzję, łącząc obrazowanie termalne z obrazami w świetle widzialnym, co jest szeroko stosowane w branżach wymagających wysokiej precyzji w analizie obrazów, takich jak inspekcja przemysłowa i patrol energetyczny, aby dokładnie ocenić stan sprzętu.

Ten jednostka przetwarzania obrazu przyjmuje architekturę obliczeń równoległych i zoptymalizowane algorytmy, silne możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym oraz realizację dużej ilości przetwarzania danych obrazowania termicznego w krótkim czasie. Dzięki integracji algorytmów uczenia głębokiego i wykorzystaniu konwolucyjnych sieci neuronowych może automatycznie identyfikować obiekty docelowe i monitorować anomalie temperatury na podstawie cech obrazowania termicznego. W monitorowaniu pożarów lasów może szybko identyfikować źródła ognia i dym; w bezpieczeństwie może analizować nietypowe zachowania i temperatury ciała personelu. Odgrywa ważną rolę w scenariuszach monitorowania na dużych obszarach i długoterminowego, takich jak monitorowanie bezpieczeństwa i pożary lasów, zapewniając bezpieczeństwo regionalne.

Te modele powszechnie stosowane w jednostkach przetwarzania obrazu, z ich odpowiednimi zaletami technologicznymi, promują zastosowanie i rozwój technologii termowizyjnej w takich dziedzinach jak przemysł bezpieczeństwa. W przyszłości, wraz z postępem technologicznym, pojawi się więcej modeli o wysokiej wydajności, co dodatkowo zwiększy wydajność i wartość aplikacyjną kamer termowizyjnych.