Sp\u00f3jrz, w miar\u0119 jak bezza\u0142ogowe statki powietrzne (UAV), robotyka i systemy wizyjne Edge AI wkraczaj\u0105 na g\u0142\u0119bsze terytoria autonomiczne, in\u017cynierowie sprz\u0119tu, tacy jak my, ci\u0105gle napotykaj\u0105 t\u0119 sam\u0105 \u015bcian\u0119: r\u00f3wnowa\u017cenie rozdzielczo\u015bci termicznej, surowej mocy obliczeniowej i masy \u0142adunku. Starsze rdzenie kamer d\u0142ugofalowej podczerwieni (LWIR) zawsze zmusza\u0142y nas do wyboru mniejszego z\u0142a \u2014 albo akceptowa\u0107 obrazy termiczne o niskiej rozdzielczo\u015bci 160x120 lub 384x288, aby zmie\u015bci\u0107 si\u0119 w napi\u0119tych bud\u017cetach rozmiaru, wagi i mocy (SWaP), albo montowa\u0107 niepor\u0119czny, generuj\u0105cy ciep\u0142o rdze\u0144 640x512, kt\u00f3ry skraca czas lotu i wyka\u0144cza bud\u017cet energetyczny. Wsp\u00f3\u0142czesny Mini2<\/strong> modu\u0142 czujnika termicznego tej klasy odwraca t\u0119 sytuacj\u0119, daj\u0105c nam termowizj\u0119 klasy korporacyjnej 640x512 z niech\u0142odzonym tlenkiem wanadu (VOx) w mikroobudowie o wymiarach 21 mm x 21 mm.<\/p>\n Oto sedno: odej\u015bcie od niepor\u0119cznych, dyskretnych konfiguracji przetwarzania obrazu FPGA na rzecz \u015bci\u015ble zoptymalizowanych uk\u0142ad\u00f3w scalonych specyficznych dla aplikacji (ASIC) drastycznie zmniejsza z\u0142o\u017cono\u015b\u0107 systemu, jednocze\u015bnie obni\u017caj\u0105c zu\u017cycie energii poni\u017cej krytycznych limit\u00f3w cieplnych. Dla konstruktor\u00f3w dron\u00f3w, wykonawc\u00f3w z bran\u017cy obronnej i zespo\u0142\u00f3w automatyki przemys\u0142owej wdro\u017cenie rdzenia Mini2 LWIR do swojego zestawu odblokowuje wizj\u0119 radiometryczn\u0105 o wysokiej rozdzielczo\u015bci, d\u0142u\u017csze zasi\u0119gi detekcji i natychmiastow\u0105 kompatybilno\u015b\u0107 z procesorami Edge AI. Ten przewodnik zawiera pe\u0142ny, nieupi\u0119kszony podzia\u0142 in\u017cynieryjny rdzeni Mini2 LWIR \u2014 obejmuj\u0105cy optyk\u0119 czujnika, strumienie wideo, \u015bcie\u017cki sygna\u0142owe, rozpraszanie ciep\u0142a i rzeczywiste strategie integracji na stanowisku laboratoryjnym i w powietrzu.<\/p>\n W warsztacie obserwowali\u015bmy, jak architektura wizji w podczerwieni szybko ewoluuje od dyskretnych, wielop\u0142ytkowych zespo\u0142\u00f3w do czystych, jednouk\u0142adowych rdzeni czujnik\u00f3w. Uk\u0142ad Mini2 jest w\u0142a\u015bciwie z\u0142otym standardem tej zmiany, zbudowanym od podstaw pod k\u0105tem konstrukcji o ograniczonej przestrzeni i zasilaniu bateryjnym. Na p\u0142aszczy\u017anie czujnika wysokiej g\u0119sto\u015bci matryca mikrobolometryczna z tlenku wanadu (VOx) zbiera energi\u0119 ciepln\u0105 w pa\u015bmie d\u0142ugofalowej podczerwieni od 8 \u00b5m do 14 \u00b5m. Te surowe zmiany rezystancji analogowej s\u0105 odbierane przez niskoszumowy analogowy front-end (AFE) i przekszta\u0142cane bezpo\u015brednio w wyra\u017ane 14-bitowe sygna\u0142y radiometryczne.<\/p>\n Te surowe sygna\u0142y o wysokiej g\u0142\u0119bi bitowej trafiaj\u0105 bezpo\u015brednio do dedykowanego sprz\u0119towego rdzenia ASIC. W przeciwie\u0144stwie do starszych platform, kt\u00f3re opiera\u0142y si\u0119 na og\u00f3lnych procesorach sygna\u0142u cyfrowego, ASIC Mini2 wykonuje korekcj\u0119 niejednorodno\u015bci (NUC), zast\u0119powanie uszkodzonych pikseli (BPR), dynamiczne wzmacnianie szczeg\u00f3\u0142\u00f3w (DDE) i automatyczn\u0105 regulacj\u0119 wzmocnienia (AGC) jednocze\u015bnie w sta\u0142ej logice krzemowej. Ten usprawniony przep\u0142yw sygna\u0142u eliminuje w\u0105skie gard\u0142a bufora ramki i przekazuje zsynchronizowane strumienie wizyjne do koder\u00f3w wyj\u015bciowych w wielu formatach \u2014 w tym USB 2.0 (UVC), Ethernet RJ45 (RTSP\/IP) i analogowych kompozytowych silnik\u00f3w CVBS.<\/p>\nSpis tre\u015bci<\/h3>\n
\n
Architektura rdzenia termicznego Mini2<\/h2>\n