Intel智能工业相机功能视频演示(二)

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Intel推出工业智能相机方案 APOLLO ISLAND,该相机硬件系统如下图所示,CPU采用Intel ATOM x5 E3930,FPGA采用CycloneV GT 5CGTFD7D5F27C7N, Sensor 为安森美的5百万像素的Python 5000。


FPGA负责视频采集,CPU完成图像算法处理,FPGA和CPU之间通过高速的PCIE总线互联,有效解决了视频采集和图像算法处理的数据传输瓶颈。该平台还支持OpenCL开发流程,易于在FPGA上实现算法的硬件加速。


相机与PC合二为一,减小体积,节约成本,由于集成FPGA,可以做硬件算法加速,比传统视觉系统的性能更高。



通过下面的小视频,你可以了解Intel工业智能相机方案的3个功能演示,裂纹检测(crack detection),不合格物体检测(wrong object detection),方向角度检测(orientation inspection)。关于Intel工业智能相机方案的简介以及丢失物体检测(missing object detection)和物体计数(part counts)功能演示,请参阅:“Intel智能工业相机功能视频演示(一)”


功能演示三:裂纹检测(crack detection)




功能演示四:不合格物体检测(wrong object detection)




功能演示五:方向角度检测(orientation inspection)


本文转载自:http://xilinx.eetrend.com/article/12723,如涉及侵权,请私信小编删除。

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### 深度相机技术的历史演变与关键发展阶段 #### 起源与发展初期 深度相机的概念最早可以追溯至20世纪中期,当时的研究主要集中于理论探索和技术验证。早期的尝试主要基于双目立体视觉原理,即通过模拟人类双眼视差来计算物体的距离信息[^1]。尽管这些初步研究奠定了基础,但由于当时的硬件性能有限以及算法复杂度过高,未能实现广泛应用。 #### 技术突破阶段 进入21世纪初,随着微机电系统(MEMS)和半导体制造工艺的进步,深度相机进入了快速发展的新时期。此期间出现了两种重要的深度测量技术——结构光投影法和飞行时间(ToF)测距法: - **结构光投影法**:该方法通过向目标物体投射一系列已知图案,并由单个或多个摄像机记录反射回来的信息变化情况来进行三维重建。微软 Kinect 是这一类产品的典型代表之一,它成功将深度感知带入大众视野并推动了游戏娱乐行业的创新应用[^3]。 - **飞行时间(ToF)测距法**:不同于依赖复杂的图像匹配过程才能得出结果的传统方式,ToF直接利用红外线脉冲信号发射接收之间的时间间隔差异完成即时测算工作。这类方案具备响应速度快、抗干扰能力强等特点,在工业自动化等领域得到青睐[^2]。 #### 成熟稳定期 近年来,伴随着人工智能尤其是深度学习领域的迅猛崛起,进一步促进了深度相机智能化水平的整体跃升。借助强大的GPU集群资源支持下的端到边推理框架部署模式,现代设备不仅能够提供更加精准可靠的探测服务,而且还能实时执行诸如姿态估计、手势识别等多种高级任务[^3]。 另外值得注意的是,为了满足日益增长的小型化需求趋势,厂商们也在不断改进内部构造设计思路方面投入巨大精力。例如采用新型材料制作更轻薄透镜组元件;或者开发定制ASIC/FPGA芯片以减少能耗开销的同时增强本地算力表现等等举措均有效提升了用户体验满意度。 --- ```python # Python示例程序演示如何初始化并读取来自Intel RealSense D435i型号深度相机的数据流 import pyrealsense2 as rs pipeline = rs.pipeline() config = rs.config() config.enable_stream(rs.stream.depth, 640, 480, rs.format.z16, 30) profile = pipeline.start(config) try: while True: frames = pipeline.wait_for_frames() depth_frame = frames.get_depth_frame() finally: pipeline.stop() ```
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