Shenzhen Sinoseen Technology Co.,Ltd.
หมวดหมู่ทั้งหมด
banner

บล็อก

บ้าน >  บล็อก

ปัจจัยสําคัญในการเลือกกล้องฝังตัวในอุดมคติสําหรับระบบการมองเห็นแบบฝังตัวของคุณ

09 พฤษภาคม, 2024

แนะ นำ

การมองเห็นแบบฝังตัวเป็นสาขาที่กําลังเติบโตซึ่งใช้ระบบกล้องที่รวมอยู่ในอุปกรณ์สําหรับการตรวจสอบ คําแนะนํา และการใช้งานระบบอัตโนมัติ แต่ด้วยตัวเลือกกล้องต่างๆคุณจะเลือกสิ่งที่ดีที่สุดสําหรับระบบการมองเห็นแบบฝังตัวของคุณได้อย่างไร? มีหลายปัจจัยที่ต้องพิจารณา

 

choosing-camera-embedded-vision

มติ

ความละเอียดของกล้องเป็นตัวกําหนดระดับของรายละเอียดที่ถ่ายในภาพ ความละเอียดที่สูงขึ้นมีประโยชน์สําหรับการใช้งานที่ต้องการการวัดที่แม่นยําหรือการวิเคราะห์โดยละเอียด ความละเอียดที่สูงขึ้นเช่น 5MP หรือ 8MP ช่วยให้สามารถดูรายละเอียดได้ แต่เพิ่มขนาดไฟล์และความต้องการในการประมวลผล พิจารณาระดับรายละเอียดที่คุณต้องการ VGA อาจเพียงพอสําหรับบางกรณี

 

ประเภทเซนเซอร์

กล้องเซนเซอร์ภาพเป็นองค์ประกอบหลักและเป็นองค์ประกอบที่สําคัญที่สุดที่กําหนดคุณภาพของภาพ

 

เซ็นเซอร์ภาพมีหลายแบบ รวมถึง CCD (Charge-Coupled Device) และ CMOS (Complementary Metal-Oxide-Semiconductor) เซ็นเซอร์ CMOS เป็นที่ต้องการอย่างกว้างขวางสําหรับระบบการมองเห็นแบบฝังตัว เนื่องจากใช้พลังงานน้อยกว่า สามารถอ่านข้อมูลได้เร็วขึ้นและทํางานร่วมกับองค์ประกอบอื่นๆ ของระบบได้เร็วขึ้น

 

เซ็นเซอร์ CMOS เป็นเรื่องปกติ ให้คุณภาพของภาพที่ดีในราคาประหยัด เซ็นเซอร์ CCD ให้คุณภาพของภาพที่เหนือกว่าและสัญญาณรบกวนต่ํา แต่มีค่าใช้จ่ายสูงกว่า เลือกตามคุณภาพของภาพและความต้องการด้านงบประมาณของคุณ

 

ประเภทเลนส์

เลนส์ของกล้องเป็นองค์ประกอบสําคัญในคุณภาพโดยรวมของการจับภาพ มันมีผลต่อขอบเขตการมองเห็น ระยะชัดลึก และคุณภาพของภาพ โปรดทราบว่ากล้องต้องสามารถติดตั้งเลนส์ที่เปลี่ยนได้หรือมีเมาท์เลนส์ที่เหมาะสมกับวัตถุประสงค์ที่คุณต้องการใช้ วิธีนี้ช่วยให้คุณเลือกเลนส์ที่เหมาะกับคุณในทรงกลมโดยเฉพาะ เช่น มุมกว้างเพื่อถ่ายภาพวัตถุกว้างของมุมมอง หรือเทเลโฟโต้สําหรับการซูมวัตถุที่อยู่ห่างไกล

เลนส์ทางยาวโฟกัสคงที่ก็เพียงพอแล้วในหลายกรณี พิจารณาขอบเขตที่คุณต้องการ view และระยะห่างจากวัตถุ

 

อัตราเฟรม

อัตราเฟรมกําหนดจํานวนภาพที่แสดงในระหว่างหนึ่งวินาที จําเป็นสําหรับการใช้งานที่จะใช้ในกรณีที่มีการเคลื่อนที่ของวัตถุเร็วมากหรือในระหว่างการตรวจสอบแบบเรียลไทม์ ตรวจสอบให้แน่ใจว่ากล้องสามารถให้อัตราเฟรมที่เพียงพอสําหรับระดับที่สดใสของรายละเอียดที่ไม่แสดงการบดบังการเคลื่อนไหว

 

อิน เทอร์ เฟซ

อินเทอร์เฟซของกล้องกําหนดวิธีที่กล้องเชื่อมต่อกับระบบการมองเห็นแบบฝังตัว อินเทอร์เฟซทั่วไป ได้แก่ USB, Ethernet, MIPI CSI และ GigE Vision พิจารณาความเข้ากันได้และข้อกําหนดแบนด์วิดท์ของระบบของคุณเมื่อเลือกอินเทอร์เฟซ นอกจากนี้ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าอินเทอร์เฟซของกล้องได้รับการสนับสนุนโดยแพลตฟอร์มฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ที่คุณเลือก

 

รองรับซอฟต์แวร์และ SDK

ตรวจสอบว่าข้อจํากัดด้านการถ่ายภาพ (FOV, ความละเอียด, อัตราเฟรม ฯลฯ) ของกล้องตรงกับวิสัยทัศน์ที่คุณมีสําหรับแอปพลิเคชันหรือไม่ ผู้ผลิตกล้องบางรายมีไลบรารีและ SDK แบบบูรณาการ เครื่องมือดังกล่าวมีประโยชน์มากไม่เพียง แต่ในการบูรณาการ แต่ยังรวมถึงการสร้างวิธีแก้ปัญหาที่ซับซ้อนที่เกิดขึ้นระหว่างการใช้กล้องด้วย

 

คุณภาพของภาพ

ตรวจสอบพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น ความเร็วชัตเตอร์ อัตราขยาย สมดุลแสงขาว เพื่อให้แน่ใจว่ากล้องสามารถให้ภาพที่ชัดเจนและเปิดรับแสงอย่างเหมาะสมในสภาพแสงของคุณ ทดสอบกล้องถ้าเป็นไปได้

 

ข้อควรพิจารณาด้านสิ่งแวดล้อม

คุณอาจต้องใช้กล้องที่สามารถทนต่อสภาพแวดล้อมที่รุนแรง เช่น อุณหภูมิ ความชื้น หรือการสั่นสะเทือนที่รุนแรง ทั้งนี้ขึ้นอยู่กับการใช้งานของคุณ มองหากล้องที่มีระดับ IP (Ingress Protection) ที่เหมาะสมหรือกล่องหุ้มที่ทนทานเพื่อให้แน่ใจว่าการทํางานที่เชื่อถือได้ในสภาพแวดล้อมที่ท้าทาย

 

รองรับ GigE Vision, USB3 Vision เป็นต้น ความเข้ากันได้กับมาตรฐานแมชชีนวิชันทั่วไปช่วยให้มั่นใจได้ถึงการสนับสนุนจากซอฟต์แวร์/ไลบรารีและพิสูจน์ระบบของคุณในอนาคต

 

ค่า

ไม่ว่าคุณจะมีเงินหรือไม่ก็ตาม ราคาก็เป็นด้านที่ต้องรู้อย่างหลีกเลี่ยงไม่ได้ ทําการศึกษาคุณภาพ ข้อมูลจําเพาะ และราคาของกล้องต่างๆ เพื่อให้ได้กล้องที่ให้ประสิทธิภาพและราคาประหยัดที่ดีที่สุด

 

เมื่อเข้าใจความต้องการของแอปพลิเคชันการมองเห็นแบบฝังตัวที่เฉพาะเจาะจงของคุณแล้ว คุณจะสามารถคัดเลือกกล้องที่มีอุปกรณ์ครบครันที่สุดเพื่อส่งมอบภาพที่มีคุณภาพภายในข้อจํากัดของคุณ สิ่งนี้นําไปสู่โซลูชันแมชชีนวิชันที่เหมาะสมที่สุด

หากคุณกําลังมองหาโซลูชันโมดูลกล้องวิชั่นแบบฝังตัวที่เหมาะสม ให้ดูที่นี่

แนะนําผลิตภัณฑ์

การค้นหาที่เกี่ยวข้อง

ติดต่อเรา