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OPTOMOTIVE相机SMILODON 10G EVO工业在线
浏览次数:611发布日期:2023-04-28

OPTOMOTIVE设计和制造基于 FPGA 技术的高性能相机。可编程的 FPGA 提供了巨大的计算能力,通过相机内部的图像预处理大大降低了带宽,并为不断增长的传感器速度和分辨率提供了合适的解决方案。提供完整的相机解决方案,包括标准产品线、技术专长和定制的相机。Optomotive 模块化高速智能相机组合 Smilodon、Spinosaurus、T-REX 和 Velociraptor,其灵活的架构涵盖了广泛的用途。由于内置大型 FPGA,这些相机成为工业和其他应用中要求苛刻的实时机器视觉的创新组件。


主要产品:

相机、传感器


主要型号:

LOM025、LOM100、LOM125、LOM220、SMILODON 10G EVO、SPINOSAURUS EVO、SPINOSAURUS LX EVO、T-REX、VELOCIRAPTOR EVO、VELOCIRAPTOR HS

OPTOMOTIVE相机SMILODON 10G EVO

SMILODON 10G EVO是一款高度可定制和用户可编程的基于 FPGA 的高速智能相机,具有高性能 FPGA。它是一款带有 Xilinx Zynq FPGA、高速成像传感器和 1 或 10 Gb 以太网的相机。它包括高性能 ARM 片上系统 (SoC) 技术,结合高速工业 Gpixel 成像传感器。

Smilodon 10G EVO包括可定制和用户可编程的开放式参考设计,适用于基于 FPGA 的高速相机和应用程序开发系统。主要是开放的硬件/软件开发模型、高帧率、FPGA 上的实时图像处理和 PC 端的现代图形用户界面支持。

一套适用于 Xilinx Zynq Ultrascale+ SoC FPGA 的多功能高性能工具用于实时开发算法和处理数据。图像由 4 个不同的 Gpixel GMAX25xx 传感器采集,具有高达 48x LVDS 接口 (46 Gbps),以非常高的速度获得良好的图像。具有 19 GB/s 带宽的板载 4GB DDR4 内存支持使用复杂的缓冲图像处理。

可以使用标准 Xilinx Vivado 工具轻松编辑参考设计。OptoMotive 的定制 IP 核无缝集成到 Xilinx Vivado 工具链中。很大一部分 FPGA (PL) 可免费用于新算法的编程和开发或附加 IP 核的实现。1.2 GHz 四核 ARM Cortex A53 可编程子系统运行带有定制 EVO 控制和流堆栈(包括零拷贝 TCP/IP 堆栈)的 Linux 操作系统。该 SoC 还包括双 600MHz Cortex R5 处理器,可免费用于用户数据处理。用户应用程序或自定义数据后处理可以轻松添加到现有设计中。

性能特点

  • 激光三角测量——带有现成的峰值检测器板载图像处理核心;

  • 运动捕捉——使用现成的 BLOB 检测器或运行长度编码器 (RLE) 板载图像处理核心;

  • 工业过程自动化

  • 工业质量控制:检查缺陷、裂纹或表面瑕疵、尺寸、位置、尺寸和颜色、异物、质量一般研发。

技术参数

  • ADC分辨率:10/12位

  • 模拟增益:x1–x2,步长x0.25@10bit;x1–x4,步长x0.25@12bit

  • 快门类型:电子快门

  • 快门时间:5 us–90 s

  • 像素时钟速度:从1.5到3.8 Gpix/s

  • 曝光:线性、奇数/偶数行HDR

  • 像素校正:死像素、LUT、平场校正

  • 触发模式:自由运行、触发、重叠、脉冲宽度

  • 触发功能:延迟0–1000 ms,LP滤波器1.5Hz–100 kHz

  • 快门分辨率:待定

  • 免费FPGA%:>50%

  • 易失性内存:4 GB DDR4,19.2 GB/s带宽

  • 非易失性内存:64 MB QSPI闪存,16 GB eMMC

  • 镜头安装:C型安装(1“32G螺纹)

  • 温度范围:0-50°C

  • 外壳材料:CNC加工铝,阳极氧化

  • 固定孔:4x M3 OEM

  • 输入电压:DC 9-50V

  • 功耗:高达30W

  • IO隔离:1x IN/1x OUT光隔离

  • 连接器:10G SFP+、1G RJ45、4x USB、10针Hirose HR10A

  • 车载图像处理:可选(如果集成了IP Core)

  • 开放参考设计:是

  • 开放式架构:是

  • 软件:与OptoMotive EVO软件兼容(包括完整源代码)

  • 操作系统:Windows 7、Windows 10、64位或32位

  • 开发工具:Xilinx Vivado/SDK 2021或更高版本;Microsoft Visual Studio 2017或更高版本



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