ams OSRAM Mira220 Dazugehörige Boards
Die Mira220 dazugehörigen Boards von ams OSRAM sind zur Erkundung des Mira220 2.2 MP NIR-verbesserten Global-Shutter-Bildsensors ausgelegt. Der Mira220 Sensor ist für 2D- und 3D-Verbraucher- und Industrie-Machine-Vision-Applikationen ausgelegt. Der Sensor bietet eine kleine Pixelgröße von 2,79 µm mit hoher Empfindlichkeit, die durch die hochmoderne BSI-Technologie ermöglicht wird. Das Bauelement liefert eine effektive Auflösung von 1600 x 1400 und eine maximale Bittiefe von 12 Bit und unterstützt On-Chip-Betriebsabläufe, beispielsweise. externe Auslösung, Windowing und horizontale oder vertikale Spiegelung.
Aufgrund seiner kleinen Größe, hohen Empfindlichkeit und Konfigurierbarkeit in visueller und NIR eignet sich der Mira220 hervorragend für 2D- und 3D-Applikationen, einschließlich aktiver Stereo-Vision und strukturierter Lichtvision für Robotik und AR/VR. Die hohe Empfindlichkeit in NIR ermöglicht einen erhöhten Messbereich und eine Optimierung des Gesamtstromverbrauchs des Systems, was für batteriebetriebene Verbraucher- und Industrieapplikationen entscheidend ist.
- Die hohe NIR-Empfindlichkeit ermöglicht die Verwendung von stromsparenden LEDs im Nahinfrarot
- Hohe Bildrate von 90 Bildern pro Sekunde bei 2,2 MP und 12-Bit-ADC-Betrieb
- Gestapelter Bildsensor, bei dem die Pixel- und die Logikschicht gestapelt sind, was darauf hindeutet, dass das Verhältnis von aktiver Pixelfläche zu passiver Fläche im Vergleich zu den Wettbewerbern hoch ist
Merkmale
- Kompakte Größe: 1/2,7 Zoll (25,7 mm/68,58 mm
- Hohe Auflösung: 1.600 x 1.400
- 8-/10-/12-Bit-Bit-Tiefe
- Global-Shutter mit CDS: Hohe Geschwindigkeit von 90 fps
- Hohe Empfindlichkeit
- Branchenführende QE bei 940 nm
- On-Chip-Rauschdämpfung
- Pixel-Korrektur bei On-Chip-Fehler
Applikationen
- Mobile Gesichtsauthentifizierung
- Aktive Stereo-Vision
- Strukturierte Licht-Vision
- Smart-Haushaltsgeräte
- Automatische Identifikation und Datenerfassung (AIDC)
- QR-Lesegeräte
- Drohnen
- Smart-Wearables
- SLAM für Robotik
Blockdiagramm
Videos
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Plattform basierend auf Raspberry Pi 4 B, die Mira220 und Mira050 Sensoren evaluiert.
Veröffentlichungsdatum: 2022-07-12
| Aktualisiert: 2023-10-18