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解读行业对机器视觉技术监控摄像头的新规定

日期:2021-5-17 (来源:互联网)

随着各领域智能系统机械设备的快速普及,工业生产和诊疗销售市场对监控摄像头的规格、速度、便利性和功能损耗水平提出了更高的要求。了解工业生产监控摄像头技术的新发展趋势。这类应用的独立搬运机器人(AMR)的关键完成技术就是机器视觉技术监控摄像头。

随着各领域智能系统机械设备的快速普及,工业生产和诊疗销售市场对监控摄像头的规格、速度、便利性和功能损耗水平提出了更高的要求。此外,工业生产和销售市场对视频监控设备的安全系数、扩展温度特性和生命周期的要求也越来越严格。在赛灵思发布的ZynqUltraScale+MPSoC市场研究报告中,详细说明了根据InFO封装新升级的ZynqUltraScale+MPSoC如何完成紧凑工业生产监控摄像头,并全面展示了其优异的特点、功能损耗比等优点。

ZynqUltraScale+MPSoC适用于一系列产品的工业生产特性,包括定制图像处理、应用特殊类型和人工智能加速,以及工业生产级生命周期、稳定性和安全系数,所有这些都融入了可以给出高度计算相对密度的紧凑尺寸。

此外,市场研究报告更全面地解释了机器视觉技术的行业现状及其发展方向。

解读行业对机器视觉技术监控摄像头的新规定。

工业生产监控摄像头制造商自始至终都面临着设计更小规格产品的挑战。与消费监控摄像头的解决方案不同,机器视觉技术及其特别是工厂自动监控摄像头必须遵循严格的成套设备规范和规定。该规定的关键包括完成快速制造、快速响应的低光特性和高帧率规定、镜头和传感器的优秀电子光学质量规定、工业生产中使用的抗水溶性规定和其他特殊的长期稳定性规定。此外,机器视觉技术系统软件经常适用于复杂的工业生产无线通信模块,如时间敏感互联、GigEVision、CoaXPress等。

了解工业生产监控摄像头技术的新发展趋势。

工业监控摄像头必须在不扩大规格、功能损耗或成本的情况下达到更高的特性、速度、安全性和保证要求。因此,深度学习(ML)的应用也更为普遍,监控摄像头必须能够部署训练有素的深度学习实体模型,从而比人力更快、更准确地实现全自动分类、检验或细分目标的特点。例如,监控摄像头检查食品工业,协助AD538BD智能机器人选择和叠放木箱包装,确保适当地贴上药品标签,在废料管理方法设备中对循环系统再利用原材料进行分类。机器视觉技术监控摄像头也逐渐被用于加工厂以外的主要用途,如包装快递公司、酒店特色服务、物流仓储管理、工程建筑、农牧业、清理等。这类应用的独立搬运机器人(AMR)的关键完成技术就是机器视觉技术监控摄像头。毫无疑问,AMR作为移动系统软件,对功耗和规格有严格的要求。

最近机器视觉技术自主创新概述。

与消费监控摄像头相似,机器视觉技术监控摄像头的屏幕分辨率也在不断提高。现在sony的高级机器视觉技术光学镜头的屏幕分辨率达到了2,500万和3,100万。佳能eos正在发布一个2.5亿清晰的工业生产光学镜头。另外,选择硅基CMOS技术,可以看透水和反射光的偏振传感器,可以检测和透视特殊原料的中短波红外(SWIR)传感器,可以收集温度数据信息,而不是可见光数据信息的热传感器。由于新冠状肺炎爆发的筛选规定,最近也引起了广泛关注。