历经两年疫情大流行后,The Imaging Source 很高兴能在2022年的Control展会上再次与大家见面。 5月3日至6日,在斯图加特展览中心的6个展馆内,Control接待了近19,000名参观者和 600家参展商。 The Imaging Source展出了全套的板级和工业相机,以及带有MIPI和FPD-Link III接口的嵌入式相机。
我们在现场展示使用The Imaging Source 6通道解串器和NVIDIA® Jetson Xavier™ NX SoM的六台相机系统。 透过FPD-Link III相机,此系统流畅地播放实时动态,使展会上的参观者能够同时观看六台相机的图像。 与更广泛的NVIDIA Jetson生态系统兼容,该相机系统可与一些人工智能和深度学习算法一起整合运作。
受到世界学生赛车(FSAE)启发,清大赛车工厂NTHU Racing 于2015年成立,从零开始,自行设计和制作赛车,参与 FSAE Japan 2018年转型制作电动车,并于隔年勇夺电动车第二名成绩,并获得最佳电子系统设计、效率奖等奖项。近年来,自动驾驶车已成为汽车产业的一大趋势。为求突破,清大学生团队开始自行开发自驾赛车,The Imaging Source 映美精相机 提供DFK 33UX273 相机以及相关配备,协助团队达成目标。
团队先制作一台缩小版赛车(如下图一)来测试硬件以及软件设计,团队目前开发之自驾系统由传感器融合与导航控制两部分构成,由角锥定义之赛道实现对应的定位及导航系统,借此验证软件架构的可行性。 软件验证的方法融合了许多传感器类型的数据,如加速计、ToF以及视觉传感器。 此传感器融合的过程可以达到最佳感测及导航控制。而视觉感测一直是无人车发展组成的一部分,用于可视化环境中的物体,如标志和车道标记,视觉数据也可用于解决任何自动驾驶车面临的另一个基本挑战 ─ 确定自己在三维空间中的位置的能力。
机器视觉辨识一直是自驾车不可或缺的一部分,有如无人车眼睛,帮助赛车在赛道上辨识且避开障碍,畅行无阻。 一开始,学生安装单台USB 3.0 DFK 33UX273工业相机,整合成一个单相机系统。 相机的输入被分析为环境信息(例如黄色和蓝色的角锥--下图二),同时也用于帧对帧的视觉追踪。 相机的连续图像被用来估计相机(车子自身)的实时位置变化,进行单反视觉测距(VO),然后 使用扩展卡尔曼滤波(EKF)和FastSLAM-1.0算法,测量环境的基本结构和几何形状。 然后,这些特征被汇总到一个视觉地图中,以高精度的方式预估汽车的位置(同步定位和建立地图信息 --- SLAM)。
在测试过程中,学生团队发现单台相机系统所提供的视野(FoV)还是有点太窄了(下图三a),过程中仍然有一些死角,无法完整辨认全数角锥 。借鉴其他赛车队的经验,学生们决定测试在视觉系统中增加第二个相机,以增加视野并捕捉所有环境障碍物(图三b)。USB 3.0相机快速有效地连接到计算机,将图像信息从相机实时传输到数据库。 经过测试,双相机系统便能成功辨识到所有角锥。
2021年11月底,Log4j产品被检查出网络安全漏洞(CVE-2021-44228)。
The Imaging Source的软件开发人员已经仔细审查我们的软件环境并且确认了The Imaging Source的SDK和韧体中都没有使用Log4j框架。
了解更多,请上 https://logging.apache.org/log4j/
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The Imaging Source宣布于其37系列工业与板级彩色相机中新增Sony STARVIS IMX462传感器。
配备Sony IMX462 STARVIS传感器的相机是安防监控、检测及显微镜-低光照应用领域的理想选择。
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自1990年成立以来, The Imaging Source 映美精相机 成为全球制造工业相机、视频转换器及嵌入式视觉组件的知名品牌制造商, 产品系列已广泛地应用于工业自动化、质量检测、医学、科研及安防等领域。
我们全方位的产品系列包括了 USB 3.1、USB 3.0、USB 2.0、GigE、MIPI等多元介面的工业相机以及相关机器视觉产品, 皆以创新、高质量及满足高性能应用需求而著名。