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详细介绍
| 品牌 | 其他品牌 | 价格区间 | 面议 |
|---|---|---|---|
| 组件类别 | 光学元件 | 应用领域 | 医疗卫生,环保,化工,电子 |
Edmund 深度学习相机Firefly DL
Edmund 深度学习相机Firefly DL
深度学习是系统设计师快速实现复杂的主观决策自动化并提供更高质量的产品和更高的生产率的强大工具。通过Neuro技术将训练有素的神经网络部署到FLIR Firefly DL，并通过在没有主机PC的情况下在摄像机上进行决策来降低系统成本和复杂性。Firefly DL摄像机体积小，重量轻，功耗低，非常适合嵌入到移动，台式机和手持式系统中。
深度学习以实现更快的部署和新的可能性
通过深度学习，快速开发和部署精确的解决方案，解决具有挑战性的自动化问题。
镜头下的深度学习推理
通过将训练有素的网络部署到Firefly DL摄像机上，减少系统成本和复杂性，从而无需主机系统来执行分类任务。
非常适合嵌入紧凑的便携式设备
27mm×27mm×14mm的微型封装，功耗2W，质量20g。
规格
概述 | |
ADC | 10-bit |
色度 | 彩色 |
帧速率 | 60 |
镜头接口 | S-mount |
百万像素 | 1.6 |
产品型号 | FFY-U3-16S2C-S-DL |
像素大小 | 3.45 |
读取方式 | 全局快门 |
分辨率 | 1440 x 1080 |
传感器格式 | 1/2.9" |
传感器名称 | Sony IMX296 |
传感器类型 | CMOS |
质保期 | 3年 |
合规与认证 | |
符合 | CE、FCC、KCC、RoHS、REACH。此产品的ECCN是：EAR099 |
机器视觉标准 | USB3 Vision v1.0 |
环境因素 | |
工作湿度 | 20% to 80% (no condensation) |
工作温度 | 0°C to 85°C (case) |
储存湿度 | 20% to 95% (no condensation) |
特点 | |
采集模式 | 单帧多帧连续 |
曝光范围 | 29.0 µs to 30.0 S |
闪存 | 24 MB non-volatile memory |
增益范围 | 0.0 to 48.0 dB |
图像缓冲区 | 32 MB |
图像处理 | Gamma, lookup table, denoise, and sharpness |
部分图像模式 | Pixel binning, ROI |
串口 | 1 (over non-isolated I/O) |
用户集 | 2个用于自定义相机设置的用户配置集 |
性能 | |
绝对灵敏度阈值（y） | 9.49 |
动态范围dB | 65.69 |
量子效率（蓝） | 47 (470 nm) |
量子效率（绿） | 57 (525 nm) |
量子效率（红） | 44 (630 nm) |
饱和容量（e-） | 10461 |
物理特性 | |
辅助输出 | 3.3 V, 120 mA maximum |
尺寸[宽x高x长] | 27 mm x 27 mm x 14.5 mm |
接口 | USB 3.1 Gen 1 |
质量 | 20 g |
非隔离I/O端口 | 4 bi-directional |
功率 | |
耗电量 | 2.2 W |
电源要求 | 5 V通过USB 3.1接口 |
推荐的系统配置 | |
中央处理器 | 3.1 GHz or equivalent CPU |
硬盘 | 200 MB hard drive space |
操作系统 | Windows or Linux (32–bit or 64–bit) |
接口 | USB 3 Port |
内存 | 4 GB RAM or more |
深度学习是系统设计师快速实现复杂的主观决策自动化并提供更高质量的产品和更高的生产率的强大工具。通过Neuro技术将训练有素的神经网络部署到FLIR Firefly DL，并通过在没有主机PC的情况下在摄像机上进行决策来降低系统成本和复杂性。Firefly DL摄像机体积小，重量轻，功耗低，非常适合嵌入到移动，台式机和手持式系统中。
深度学习以实现更快的部署和新的可能性
通过深度学习，快速开发和部署精确的解决方案，解决具有挑战性的自动化问题。
镜头下的深度学习推理
通过将训练有素的网络部署到Firefly DL摄像机上，减少系统成本和复杂性，从而无需主机系统来执行分类任务。
非常适合嵌入紧凑的便携式设备
27mm×27mm×14mm的微型封装，功耗2W，质量20g。
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