Ключевые технологии блока обработки сигнала в тепловизионных камерах

Алгоритмы цифровой обработки сигналов являются одной из основных технологий блока обработки сигналов. Распространенные алгоритмы включают быстрое преобразование Фурье (БПФ) и вейвлет-преобразование и т. д. БПФ может преобразовывать сигналы временной области в сигналы доменной области, что удобно для анализа частотных компонентов сигналов и играет важную роль в удалении шума и извлечении признаков сигнала; вейвлет-преобразование имеет характеристики многомасштабного анализа и может анализировать сигналы в разных масштабах, что более эффективно при обработке нестационарных сигналов и оказывает существенное влияние на извлечение признаков деталей и изображение в сигналах тепловизионного изображения.

С развитием технологий искусственного интеллекта алгоритмы нейронных сетей все шире используются в обработке сигналов тепловизионных изображений. Сверточные нейронные сети (CNN) могут автоматически изучать закономерности особенностей на тепловизионных изображениях и достигать таких функций, как классификация изображений, обнаружение объектов и распознавание температурных аномалий. При обнаружении промышленного оборудования CNN может быстро и точно судить о наличии неисправностей оборудования и типе неисправностей, изучая тепловизионные особенности нормального и неисправного оборудования, что значительно повышает эффективность и точность обнаружения.

Во многих сценариях применения тепловизионных изображений, таких как мониторинг безопасности и автономное вождение, требования к обработке сигналов в реальном времени чрезвычайно высоки. Блок обработки сигналов должен использовать высокоскоростные процессоры и оптимизированные архитектуры алгоритмов, чтобы гарантировать, что большое количество задач по обработке сигналов может быть выполнено за короткий промежуток времени, достигая вывода тепловизионных изображений в реальном времени. Технология параллельных вычислений используется для одновременной обработки различных частей сигнала с использованием нескольких ядер процессора, что повышает скорость обработки; процесс алгоритма оптимизирован для сокращения ненужных этапов вычислений и повышения эффективности выполнения алгоритма.

Блок обработки сигнала тепловизора камера необработанные сигналы, собранные инфракрасным датчиком, в высококачественные тепловизионные изображения и точную температурную информацию с помощью ряда сложных и тщательных процессов обработки и передовых технологий, обеспечивая поддержку для широкого применения технологии тепловидения во многих областях, таких как промышленность, безопасность, медицина и научные исследования. С непрерывным развитием технологий функции производительности блока обработки сигналов будут продолжать улучшаться, продвигая технологию тепловидения на более высокий уровень развития.