Termal görüntüleme kamerası görüntü işleme birimlerinin yaygın modelleri

Termal görüntülemenin görüntü işleme birimikameradijital sinyali, sinyal işlenmiş olanı, sezgisel bir termal görüntüye dönüştürmek için anahtardır. Yaygın modeller çeşitli alanlarda olağanüstü bir şekilde performans gösterir.

ingka Technology'nin LC221'i yüksek performanslı bir kızılötesi kamera modülüdür. Gelişmiş ASIC çözümleri ile birlikte, soğutulmamış uzun dalga kızılötesi vanadyum dedektörü kullanarak 384×288 veya 640×512 yüksek çözünürlükler sunar. Güçlü görüntü işleme birimi, düzensiz görüntü parlaklığını ortadan kaldıran NUC düzeltmesini destekler ve ayrıca görüntü kalitesini artırmak için kötü piksel kaldırma ve zamansal ve mekansal gürültü azaltma gibi çeşitli algoritmaları içerir. Yanlış renk işleme, sıcaklık dağılımını sezgisel olarak gösterebilir. Ayrıca, depolama ve iletim için uygun hale getiren H264/H265 video kodlamasını destekler. Genellikle güvenlik izleme sırasında saldırganları tespit etme ve endüstriyel ekipman arızalarını tahmin etme gibi sıcak nokta arama ve termal nişan alma senaryolarında kullanılır.

FLIR'in ürünlerinin görüntü birimleri, hızlı işleme hızları sunan gelişmiş dijital sinyal işleme yongalarını entegre eder. Histogram eşitlemesi ile gri tonlamalı dinamik aralığı genişleterek, ince sıcaklık farklılıkları görünür hale gelir. Yüksek hassasiyetli düzensizlik düzeltme modeli, aynı sıcaklık alanındaki görüntüde doğru sıcaklık ölçümü ve tutarlı parlaklık ile renk sağlar. Ayrıca, termal görüntülemeyi görünür ışık görüntüleri ile birleştiren füzyonu destekler; bu, endüstriyel denetim ve enerji devriyesi gibi görüntü analizinde yüksek hassasiyet gerektiren endüstrilerde yaygın olarak kullanılır ve ekipmanın durumunu doğru bir şekilde değerlendirmeye yardımcı olur.

Bu görüntü işleme birimi, paralel hesaplama mimarisi ve optimize edilmiş algoritmalar benimsemekte olup, güçlü gerçek zamanlı işleme yeteneklerine sahiptir ve kısa bir süre içinde büyük miktarda termal görüntü verisi işleme gerçekleştirmektedir. Derin öğrenme algoritmalarını entegre ederek ve konvolüsyonel sinir ağlarından yararlanarak, termal görüntülerin özelliklerine dayanarak hedef nesneleri otomatik olarak tanımlayabilir ve sıcaklık anormalliklerini izleyebilir. Orman yangını izleme konusunda, yangın kaynaklarını ve dumanı hızlı bir şekilde tanımlayabilir; güvenlikte, personelin anormal davranışlarını ve vücut sıcaklıklarını analiz edebilir. Güvenlik izleme ve orman yangını gibi büyük alanlı, uzun süreli izleme senaryolarında önemli bir rol oynamakta ve bölgesel güvenliği sağlamaktadır.

Bu yaygın görüntü işleme birimi modelleri, kendi teknolojik avantajlarıyla birlikte, güvenlik endüstrisi gibi alanlarda termal görüntüleme teknolojisinin uygulanmasını ve gelişimini teşvik etmektedir. Gelecekte, teknolojinin ilerlemesiyle birlikte daha yüksek performanslı modeller ortaya çıkacak ve termal görüntüleme kameralarının performansını ve uygulama değerini daha da artıracaktır.