博客

长距离（100M）、超高速（100Gbps）数据传输接口 什么是 CoaXPress-Over-Fiber (COF)？ CoaXPress-Over-Fiber (CoF) 是将现有的 CoaXPress 信号通过光纤传输，实现远距离下的高速数据传输的新技术。 借助该技术，即使在最长100米的距离内，也能以低延迟稳定传输高分辨率图像数据。 传统的 CoaXPress (CXP) 存在 传输距离短、线缆笨重、易受 EMI（电磁干扰）影响、带宽受限 等问题。 为了解决这些问题，CoaXPress-over-Fiber (CoF) 通过光纤实现远距离传输与更高带宽， 同时具备抗 EMI（电磁干扰）能力，因此应运而生。 特点 CoaXPress CoaXPress over Fiber 线缆 使用同轴电缆 距离受限（5~15m）、 [...]

1. 多光谱与高光谱相机介绍 下一代机器视觉的核心在于光谱成像技术。 多光谱与高光谱相机通过捕捉传统RGB相机无法获取的波长信息，实现了更精细的分析和高维数据解读。 该技术正迅速在农业、医疗、半导体等多个领域得到广泛应用。 本文将通过介绍两种技术的原理、差异及主要应用案例，阐述为何光谱相机成为必需，以及选择时应参考的标准。 文中所述的多光谱与高光谱相机的波长范围及光谱标准，均基于Avaldata相机的规格制定。   2. 机器视觉中的光谱成像概念 光谱成像（Spectral Imaging）是一种利用不同波长范围的光线来分析物体光学特性的技术。 普通相机拍摄的是人眼可见的整个可见光波段，而光谱成像技术则将光线划分为多个波长段进行感测，从而实现对物质特性的分析与分类。 3. 高光谱与多光谱相机的原理与结构 1) 高光谱相机 高光谱相机通过棱镜光谱仪技术检测数百个连续的波长段。 光线通过狭缝（slit）限制其位置和大小，随后经过光栅（Grating）进行色散，分散后的光线被传递到传感器上。 以AHS-003VIR为例，可在450nm至1700nm波长范围内采集最多512个波段的光谱数据。 高光谱相机通常一次拍摄仅捕捉分光后的单条线数据，因此为了拍摄所需区域，需要采用Push Broom（推扫式）方式进行拍摄。 Push Broom是高光谱相机中使用的一种线扫描技术，指的是相机或物体移动时，逐行扫描并一次拍摄一条线的数据。 随后随着相机或物体的移动，连续拍摄多条线，最终构建出二维图像及三维数据。 获取的数据如上图所示，以立方体（Cube）形式生成二维图像，立方体数据由x、y、λ（波长）三维组成，其中x为横向，y为纵向，λ为光谱信息。 以本公司产品型号AHS-003VIR（默认参数）拍摄时，生成的立方体数据尺寸为横向640，纵向512，波段512个。 左上角的图表显示了对塑料（PS）拍摄获得的亮度信息。 由于尼龙、PP等其他塑料在不同波长上与PS具有不同的光谱特性，因此可以在特定波段实现区分。 关于塑料材质区分的详细内容，请参考此前博客文章《利用高光谱相机对多种塑料材质进行分类》： [...]

随着AI技术在各行各业的迅速普及，数据已不再是单纯的资源，而成为决定AI性能与实时判断力的关键动力。 特别是在制造、医疗、检测系统等处理超高速、高精度数据的领域中， 要使AI真正发挥作用，就必须具备持续且快速的数据流。 然而，迄今为止的数据处理结构，大多仍依赖于单台PC或GPU为中心的单一系统。 在数据量激增、需要实时响应的环境下，这种结构难以避免延迟、瓶颈及过载等问题。 因此，AI时代的数据环境，必须从“单一计算机”转变为多系统同时处理的架构”。 为了高速且稳定地实现这一基于数据分流的系统，AVAL DATA推出了 GiGA CHANNEL 与 GiGA CONNECTION 板卡。 突破单一PC限制的数据分流架构 以往主要通过高性能GPU或CPU在单一PC上集中分流数据。 但随着数据量呈指数级增长，以及对实时处理需求的增强，这种结构日益成为系统瓶颈的根源。 GiGA系列正是为了解决这一根本性问题而诞生。 它基于100Gbps光通信的高速串行传输，可将数据分散至多台PC并行处理。 每块板卡内置独立内存，支持稳定的数据共享，最多可连接多达128台PC。 也就是说，这是一种从根本上改变数据流动方式的解决方案。 GiGA板卡不是普通的网络通信卡 GiGA系列并非仅通过网络传输数据的设备，而是在硬件层面通过光纤通信，重新构建数据流动与处理架构的核心组件。 自主开发的硬件通信协议：通信完全由硬件处理，无需软件层 → 显著降低CPU负载，最小化延迟 基于光通信的双向传输：支持实时数据处理与采集的同步进行 可预测的固定延迟：在自动化、机器人控制等应用中尤为关键 支持多种操作系统：Windows / [...]

概要 随着全世界越来越注重环境保护，人们对垃圾分类的关注正在日趋增加。   塑料是一种在日常生产、生活中被广泛使用的材料，从塑料袋、吸管、食品包装等日用品，到半导体以及医疗等行业产品，塑料可谓无所不在。因此，每年产生的废弃塑料垃圾也越来越多。据统计，从1905年至2015年间，产生的塑料垃圾已达63吨。然而，在这些废弃塑料垃圾中，可回收利用的比例却低于15%。   塑料制品在给人们的生产、生活带来便利的同时，也给人们带来了很多困扰，它甚至被称为白色污染。   根据塑料制作方式的不同，塑料可分为不同的种类。然而，尽管这些塑料种类不同，但是它们在颜色和外观上却非常相像，几乎很难用肉眼将它们区分开来。因此，需要在可见光之外的波段（如红外波段）对它们进行检测区分。   针对塑料垃圾分类的需求，Aval Date公司于2021年5月推出了AHS-003VIR高光谱相机，这款相机可以覆盖450~1700nm的宽带，可用于分辨出多种不同材质的塑料。   为了便于读者深入了解高光谱相机，下面先介绍一下近红外的基本知识、多种塑料的分类方法以及其他设备应用。   1. 关于近红外的基本知识 图1：光谱带 肉眼只能看到可见光区域，即从紫色到红色的波段（380~780nm），超于这个波段范围，肉眼就无法看到了。 图2：苹果在可见光与近红外光下的图像。 在可见光下拍摄苹果的图像，看不出苹果表面有任何瑕疵（见图2左图）。但在近红外光波段拍摄苹果的图像，则能看到苹果表面有明显的瑕疵（见图2右图）。 图3：糖果在可见光与近红外光下的图像。 图3是拍摄的糖果图像，左图是在可见光下拍摄的，这张图能显示出各个糖果的颜色和形状的不同，并不能显示出糖果的材质。但实际上，它们是将两种不同材质的糖果混合在一起了；如果在近红外光下拍摄图像，则能很容易地对这些糖果按照材质进行分类（见图3右图）。   2. 近红外光与高光谱相机 AVAL DATA 可提供近红外相机和高光谱相机，有关的产品配置信息显示如下： 波长宽带：400nm~1700nm 分辨率：1280x1024（SXGA）、640X512（VGA） 像素大小：5μm [...]

前言 为了使用Line Sensor获得准确的2D图像，必须将拍摄物体移动速度与扫描速度设为相同 ※Scan Rate : 每1行拍摄时间 当分别设置被摄对象的移动速度和相机的扫描速率时，当相机的扫描速率固定并且更改被摄对象的移动速度，这时记录的视频会被拉伸或缩小。为了确保准确拍摄而使用编码器同步拍摄。 这是根据被摄体移动速度和Scan Rate，旋转编码器同步进行设置的方法。 在此页通过使用AIPTool关于编码器同步拍摄概要，编码器相关的问题进行描述。 […]