Termal tasvir kamerasi tasvirni qayta ishlash birliklarining umumiy modellari

Termal tasvirning tasvirni qayta ishlash birligi kamera signalga ishlov berilgan raqamli signalni intuitiv termal tasvirga aylantirish uchun kalit hisoblanadi. Umumiy modellar turli sohalarda juda yaxshi ishlaydi.

ingka Technology kompaniyasining LC221 yuqori samarali infraqizil kamera modulidir. U 384 × 288 yoki 640 × 512 yuqori piksellar sonini taklif qiluvchi sovutilmagan uzun to'lqinli infraqizil vanadiy detektori bilan birlashtirilgan ilg'or ASIC yechimlaridan foydalanadi. Uning kuchli tasvirni qayta ishlash bloki NUC tuzatishni qo'llab-quvvatlaydi, tasvirning notekis yorqinligini yo'q qiladi, shuningdek, tasvir sifatini yaxshilash uchun yomon piksellarni olib tashlash, vaqtinchalik va fazoviy shovqinlarni kamaytirish kabi turli xil algoritmlarni qo'llab-quvvatlaydi. Pseudo-ranglarni qayta ishlash haroratni intuitiv ravishda taqsimlashi mumkin. Bundan tashqari, u H264/H265 video kodlashni qo'llab-quvvatlaydi, bu uni saqlash va uzatish uchun qulay qiladi. U tez-tez stsenariylarda qo'llaniladi, masalan, xavfsizlik monitoringi va sanoat uskunalaridagi nosozliklarni bashorat qilish kabi issiq nuqtalarni qidirish va termal nishonga olish.

FLIR mahsulotlarining tasvir birliklari ilg'or raqamli signallarni qayta ishlash chiplarini birlashtirib, tezkor ishlov berish tezligini ta'minlaydi. Gistogrammani tenglashtirish orqali kulrang dinamik diapazonni kengaytirish orqali nozik harorat farqlari ko'rinadi. Yuqori aniqlikdagi bir xil bo'lmagan tuzatish modeli haroratni aniq o'lchashni va tasvirning bir xil haroratli hududida izchil yorqinlik va rangni ta'minlaydi. Shuningdek, u termal tasvirni ko'rinadigan yorug'lik tasvirlari bilan uyg'unlashtirgan termoyadroviyni qo'llab-quvvatlaydi, bu sanoat tekshiruvi va elektr patrul kabi tasvirni tahlil qilishda yuqori aniqlikni talab qiladigan sohalarda uskunalar holatini aniq baholash uchun keng qo'llaniladi.

Ushbu tasvirni qayta ishlash birligi parallel hisoblash arxitekturasini va optimallashtirilgan algoritmlarni, kuchli real vaqtda ishlov berish qobiliyatini va qisqa vaqt ichida issiqlik tasvirini qayta ishlashning katta hajmini yakunlaydi. Chuqur o'rganish algoritmlarini integratsiyalash va konvolyutsion neyron tarmoqlardan foydalanish orqali u maqsadli ob'ektlarni avtomatik ravishda aniqlashi va termal tasvirlash xususiyatlariga asoslangan harorat anomaliyalarini kuzatishi mumkin. O'rmon yong'inlari monitoringida u yong'in manbalari va tutunni tezda aniqlay oladi; xavfsizlik sohasida xodimlarning g'ayritabiiy xatti-harakatlari va tana haroratini tahlil qilishi mumkin. Xavfsizlik monitoringi va o'rmon yong'inlari kabi keng maydonli, uzoq muddatli monitoring stsenariylarida mintaqaviy xavfsizlikni ta'minlashda muhim rol o'ynaydi.

Tasvirni qayta ishlash birliklarining ushbu umumiy modellari tegishli texnologik afzalliklari bilan xavfsizlik sanoati kabi sohalarda termal tasvirlash texnologiyasini qo'llash va rivojlantirishga yordam beradi. Kelajakda texnologiyaning rivojlanishi bilan termal tasvir kameralarining ishlashi va qo'llanilishi qiymatini yanada oshiradigan yuqori samarali modellar paydo bo'ladi.