Popularne modele jednostek przetwarzania obrazu kamer termowizyjnych

Jednostka przetwarzania obrazu w termowizji kamera jest kluczem do konwersji sygnału cyfrowego, który został przetworzony, na intuicyjny obraz termiczny. Popularne 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 długofalowym detektorem podczerwieni z wanadem, oferując wysoką rozdzielczość 384×288 lub 640×512. Jego wydajna jednostka przetwarzania obrazu obsługuje korekcję NUC, eliminując nierównomierną jasność obrazu, a także różne algorytmy, takie jak usuwanie złych pikseli oraz czasowa i przestrzenna redukcja szumów w celu poprawy jakości obrazu. Przetwarzanie pseudokolorów może intuicyjnie rozprowadzać temperaturę. Ponadto obsługuje kodowanie wideo H264/H265, co ułatwia przechowywanie i przesyłanie. Jest często używany w takich scenariuszach, jak wyszukiwanie punktów zapalnych i celowanie termiczne, takie jak wykrywanie intruzów w monitorowaniu bezpieczeństwa i przewidywanie awarii sprzętu przemysłowego.

Jednostki obrazowe produktów FLIR integrują zaawansowane cyfrowe układy przetwarzania sygnału, oferując szybkie prędkości przetwarzania. Rozszerzając zakres dynamiki skali szarości poprzez wyrównanie histogramu, widoczne stają się subtelne różnice temperatur. Model korekcji nierównomierności o wysokiej precyzji zapewnia dokładny pomiar temperatury oraz spójną jasność i kolor w tym samym obszarze temperatury obrazu. Obsługuje również fuzję, łącząc obrazowanie termiczne z obrazami w świetle widzialnym, co jest szeroko stosowane w branżach wymagających wysokiej precyzji w analizie obrazu, takich jak inspekcja przemysłowa i patrolowanie zasilania, w celu dokładnego oceniania stanu sprzętu.

Ta jednostka przetwarzania obrazu przyjmuje architekturę obliczeń równoległych i zoptymalizowane algorytmy, silne możliwości przetwarzania w czasie rzeczywistym i wykonuje przetwarzanie dużej ilości danych z obrazowania termicznego w krótkim czasie. Poprzez integrację algorytmów głębokiego uczenia i wykorzystanie splotowych sieci neuronowych może automatycznie identyfikować obiekty docelowe i monitorować anomalie temperatury w oparciu o charakterystykę obrazowania termicznego. W monitorowaniu pożarów lasów może szybko identyfikować źródła ognia i dym; w zakresie bezpieczeństwa może analizować nieprawidłowe zachowania i temperaturę ciała personelu. Odgrywa ważną rolę w scenariuszach monitorowania długoterminowego na dużym obszarze, takich jak monitorowanie bezpieczeństwa i pożary lasów, zapewniając bezpieczeństwo regionalne.

Te powszechne modele jednostek przetwarzania obrazu, z ich odpowiednimi zaletami technologicznymi, promują zastosowanie i rozwój technologii obrazowania termicznego w takich dziedzinach jak przemysł bezpieczeństwa. W przyszłości, wraz z postępem technologii, pojawi się więcej modeli o wysokiej wydajności, co jeszcze bardziej zwiększy wydajność i wartość zastosowania kamer termowizyjnych.