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詳細介紹
| 品牌 | 其他品牌 | 價格區間 | 面議 |
|---|---|---|---|
| 組件類別 | 光學元件 | 應用領域 | 醫療衛生,環保,化工,電子 |
Edmund 深度學習相機Firefly DL
Edmund 深度學習相機Firefly DL
深度學習是系統設計師快速實現復雜的主觀決策自動化并提供更高質量的產品和更高的生產率的強大工具。通過Neuro技術將訓練有素的神經網絡部署到FLIR Firefly DL，并通過在沒有主機PC的情況下在攝像機上進行決策來降低系統成本和復雜性。Firefly DL攝像機體積小，重量輕，功耗低，非常適合嵌入到移動，臺式機和手持式系統中。
深度學習以實現更快的部署和新的可能性
通過深度學習，快速開發和部署精確的解決方案，解決具有挑戰性的自動化問題。
鏡頭下的深度學習推理
通過將訓練有素的網絡部署到Firefly DL攝像機上，減少系統成本和復雜性，從而無需主機系統來執行分類任務。
非常適合嵌入緊湊的便攜式設備
27mm×27mm×14mm的微型封裝，功耗2W，質量20g。
規格
概述 | |
ADC | 10-bit |
色度 | 彩色 |
幀速率 | 60 |
鏡頭接口 | S-mount |
百萬像素 | 1.6 |
產品型號 | FFY-U3-16S2C-S-DL |
像素大小 | 3.45 |
讀取方式 | 全局快門 |
分辨率 | 1440 x 1080 |
傳感器格式 | 1/2.9" |
傳感器名稱 | Sony IMX296 |
傳感器類型 | CMOS |
質保期 | 3年 |
合規與認證 | |
符合 | CE、FCC、KCC、RoHS、REACH。此產品的ECCN是：EAR099 |
機器視覺標準 | USB3 Vision v1.0 |
環境因素 | |
工作濕度 | 20% to 80% (no condensation) |
工作溫度 | 0°C to 85°C (case) |
儲存濕度 | 20% to 95% (no condensation) |
特點 | |
采集模式 | 單幀多幀連續 |
曝光范圍 | 29.0 µs to 30.0 S |
閃存 | 24 MB non-volatile memory |
增益范圍 | 0.0 to 48.0 dB |
圖像緩沖區 | 32 MB |
圖像處理 | Gamma, lookup table, denoise, and sharpness |
部分圖像模式 | Pixel binning, ROI |
串口 | 1 (over non-isolated I/O) |
用戶集 | 2個用于自定義相機設置的用戶配置集 |
性能 | |
絕對靈敏度閾值（y） | 9.49 |
動態范圍dB | 65.69 |
量子效率（藍） | 47 (470 nm) |
量子效率（綠） | 57 (525 nm) |
量子效率（紅） | 44 (630 nm) |
飽和容量（e-） | 10461 |
物理特性 | |
輔助輸出 | 3.3 V, 120 mA maximum |
尺寸[寬x高x長] | 27 mm x 27 mm x 14.5 mm |
接口 | USB 3.1 Gen 1 |
質量 | 20 g |
非隔離I/O端口 | 4 bi-directional |
功率 | |
耗電量 | 2.2 W |
電源要求 | 5 V通過USB 3.1接口 |
推薦的系統配置 | |
中央處理器 | 3.1 GHz or equivalent CPU |
硬盤 | 200 MB hard drive space |
操作系統 | Windows or Linux (32–bit or 64–bit) |
接口 | USB 3 Port |
內存 | 4 GB RAM or more |
深度學習是系統設計師快速實現復雜的主觀決策自動化并提供更高質量的產品和更高的生產率的強大工具。通過Neuro技術將訓練有素的神經網絡部署到FLIR Firefly DL，并通過在沒有主機PC的情況下在攝像機上進行決策來降低系統成本和復雜性。Firefly DL攝像機體積小，重量輕，功耗低，非常適合嵌入到移動，臺式機和手持式系統中。
深度學習以實現更快的部署和新的可能性
通過深度學習，快速開發和部署精確的解決方案，解決具有挑戰性的自動化問題。
鏡頭下的深度學習推理
通過將訓練有素的網絡部署到Firefly DL攝像機上，減少系統成本和復雜性，從而無需主機系統來執行分類任務。
非常適合嵌入緊湊的便攜式設備
27mm×27mm×14mm的微型封裝，功耗2W，質量20g。
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