FCC拆解诺基亚808 PureView 内部细节全曝光

美国联邦通讯委员会(FCC)对诺基亚的808PureView进行拆解,揭示了这款手机背后的4100万像素传感器和卡尔蔡司镜头的细节。拆解照片展示了传感器、镜头、闪光灯等关键部件,以及超大传感器导致的摄像头隆起和高度差异。

诺基亚808 PureView 凭借其4100万像素摄像头获得了2012影像界TIPA大奖,其超高的像素几乎秒杀市面上所有单反,不过官方宣称808 PureView在印度和俄罗斯首发,国内还不知道要等到什么时候。808 PureView的照片大家是看多了,但是对于其内部构造,尤其是那块超大的传感器相信大家都还没见过。

最近美国联邦通讯委员会(FCC)对诺基亚的这款808 PureView 进行了拆解,并在网上公布了拆解后的一些照片。而美国联邦通讯委员会的摄影师也相当给力,拍摄了许多清晰的照片。

正面照片我们就不看了,毕竟这款手机的重点还是背后的这4100万像素的传感器。我们可以在照片中清晰的看见卡尔蔡司的字样,表明这镜头是由著名的镜头厂家卡尔蔡司制造的。同时我们还可以看到还有那牛逼的41000万像素传感器字样。另外我们还可以看到在镜头旁边有一个巨大的氙气闪光灯。

另外由于超大的传感器的原因,我们在侧面可以明显的看出安装了摄像头的一侧比没有安装的要高很多。

拆改后盖后,我们可以更加清楚的感觉到镜头是明显的隆起。

移除中盖,我们终于可以看到这个4100万像素的镜头真面目,我们可以明显的感觉到808 PureView 的镜头比普通的手机镜头尺寸要大许多。

下面的这张是揭开屏蔽罩后的主板照片,那个非常的照片就是4100玩像素传感器了。另外大我们可以诺基亚仍旧延续了它那一流的做工,可以说是继承了它那砸不烂摔不坏的传统。

Via :TheVerge

李泰仙雷锋网专稿,转载请注明!)

同步定位与地图构建(SLAM)技术为移动机器人或自主载具在未知空间中的导航提供了核心支撑。借助该技术,机器人能够在探索过程中实时构建环境地图并确定自身位置。典型的SLAM流程涵盖传感器数据采集、数据处理、状态估计及地图生成等环节,其核心挑战在于有效处理定位与环境建模中的各类不确定性。 Matlab作为工程计算与数据可视化领域广泛应用的数学软件,具备丰富的内置函数与专用工具箱,尤其适用于算法开发与仿真验证。在SLAM研究方面,Matlab可用于模拟传感器输出、实现定位建图算法,并进行系统性能评估。其仿真环境能显著降低实验成本,加速算法开发与验证周期。 本次“SLAM-基于Matlab的同步定位与建图仿真实践项目”通过Matlab平台完整再现了SLAM的关键流程,包括数据采集、滤波估计、特征提取、数据关联与地图更新等核心模块。该项目不仅呈现了SLAM技术的实际应用场景,更为机器人导航与自主移动领域的研究人员提供了系统的实践参考。 项目涉及的核心技术要点主要包括:传感器模型(如激光雷达与视觉传感器)的建立与应用、特征匹配与数据关联方法、滤波器设计(如扩展卡尔曼滤波与粒子滤波)、图优化框架(如GTSAM与Ceres Solver)以及路径规划与避障策略。通过项目实践,参与者可深入掌握SLAM算法的实现原理,并提升相关算法的设计与调试能力。 该项目同时注重理论向工程实践的转化,为机器人技术领域的学习者提供了宝贵的实操经验。Matlab仿真环境将复杂的技术问题可视化与可操作化,显著降低了学习门槛,提升了学习效率与质量。 实践过程中,学习者将直面SLAM技术在实际应用中遇到的典型问题,包括传感器误差补偿、动态环境下的建图定位挑战以及计算资源优化等。这些问题的解决对推动SLAM技术的产业化应用具有重要价值。 SLAM技术在工业自动化、服务机器人、自动驾驶及无人机等领域的应用前景广阔。掌握该项技术不仅有助于提升个人专业能力,也为相关行业的技术发展提供了重要支撑。随着技术进步与应用场景的持续拓展,SLAM技术的重要性将日益凸显。 本实践项目作为综合性学习资源,为机器人技术领域的专业人员提供了深入研习SLAM技术的实践平台。通过Matlab这一高效工具,参与者能够直观理解SLAM的实现过程,掌握关键算法,并将理论知识系统应用于实际工程问题的解决之中。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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