Blog

Home/Blog/Detaljer

Vad är kravet på lagringskapacitet för data som fångas av okylda kamerakärnor?

Inom termisk bildteknik har okylda kamerakärnor framstått som en avgörande innovation, som erbjuder ett brett utbud av tillämpningar från industriella inspektioner till säkerhetsövervakning. Som en ledande leverantör av [Okylda kamerakärnor] är det avgörande för både våra kunder och själva utvecklingen av tekniken att förstå lagringskapacitetskraven för data som fångas av dessa kärnor.

Förstå okylda kamerakärnor

Okylda kamerakärnor är kärnan i många värmeavbildningsenheter. Till skillnad från sina kylda motsvarigheter kräver de inga kryogena kylsystem, vilket gör dem mer kostnadseffektiva, kompakta och energieffektiva. Dessa kärnor upptäcker infraröd strålning som sänds ut av föremål och omvandlar den till en elektrisk signal, som sedan bearbetas för att skapa en värmebild.

DeVärmekamerakärnorvi levererar är designade med högpresterande sensorer som kan fånga in detaljerad termisk information. Upplösningen för dessa kärnor kan variera, vanligtvis från lägre upplösningar som lämpar sig för grundläggande övervakning till högupplösta kärnor som kan ge intrikata detaljer för vetenskaplig forskning och industriella inspektioner.

Faktorer som påverkar datalagringskrav

Upplösning

En av de primära faktorerna som påverkar kravet på lagringskapacitet är upplösningen hos den okylda kamerakärnan. Kärnor med högre upplösning fångar fler pixlar per bildruta, vilket resulterar i större datastorlekar. Till exempel kommer en lågupplöst kärna med en 160x120 pixel array att generera betydligt mindre data per bildruta jämfört med en högupplöst kärna med en 640x512 eller till och med 1024x768 pixel array.

Låt oss överväga beräkningen av datastorleken. Varje pixel i en värmebild representerar ett temperaturvärde, som vanligtvis lagras som ett digitalt tal. Om vi ​​antar att varje pixel representeras av 16 bitar (2 byte) data, kommer en bild på 160x120 pixlar att ha en datastorlek på 160 * 120 * 2 = 38 400 byte eller ungefär 37,5 KB per bildruta. Däremot kommer en bild på 640 x 512 pixlar att ha en datastorlek på 640 * 512 * 2 = 655 360 byte eller ungefär 640 KB per bildruta.

Bildhastighet

Bildhastigheten, som är antalet bilder som tas per sekund, har också en betydande inverkan på datalagringskraven. En högre bildhastighet innebär att fler bildrutor fångas inom en given tidsperiod, vilket leder till en större mängd data. Till exempel, om en kamerakärna arbetar med en bildhastighet på 10 bilder per sekund (fps), kommer den att generera 10 gånger mängden data jämfört med en kamerakärna som arbetar med 1 fps.

Om vi ​​tar exemplet med bilden på 640x512 pixlar med en datastorlek på 640 KB per bildruta, kommer en kamera som arbetar med 10 fps att generera 640 KB * 10 = 6,4 MB data per sekund. Under loppet av en timme uppgår detta till 6,4 MB * 3600 = 23 040 MB eller cirka 22,5 GB data.

Inspelningslängd

Hur lång tid kameran spelar in är en annan avgörande faktor. Längre inspelningstider kräver naturligtvis mer lagringsutrymme. För kontinuerliga övervakningstillämpningar, såsom 24/7 övervakning, måste lagringskapaciteten vara tillräcklig för att lagra data under längre perioder.

Om vi ​​antar en kamera med en upplösning på 640x512 pixlar som arbetar med 10 fps, och vi vill spela in i en vecka (7 dagar), kommer den totala datalagringen som krävs att vara 22,5 GB * 24 * 7 = 3780 GB eller cirka 3,7 TB.

Kompression

Datakomprimeringstekniker kan användas för att minska lagringskraven. Det finns två huvudtyper av kompression: förlustfri och förlustfri. Förlustkomprimering minskar datastorleken genom att ta bort en del av den mindre viktiga informationen, vilket kan resultera i en liten förlust av bildkvalitet. Förlustfri komprimering, å andra sidan, minskar datastorleken utan att förlora någon information.

Effektiviteten av kompression beror på typen av termiska data. I vissa fall kan komprimering med förlust uppnå en betydande minskning av datastorleken med minimal påverkan på värmebildernas användbarhet. Till exempel kan ett kompressionsförhållande på 2:1 till 10:1 uppnås med förlustbringande kompression, vilket avsevärt kan minska lagringskraven.

Lagringskapacitetskrav för olika applikationer

Säkerhetsövervakning

I säkerhetsövervakningsapplikationer kan lagringskraven variera beroende på vilken detaljnivå som behövs och inspelningens varaktighet. För grundläggande perimeterövervakning kan en okyld kamerakärna med lägre upplösning som arbetar med en relativt låg bildhastighet (t.ex. 5 fps) vara tillräcklig. Om vi ​​antar en kärna med en upplösning på 320x240 pixlar med en bildhastighet på 5 fps och en inspelningsperiod på 24 timmar, är datastorleken per bildruta 320 * 240 * 2 = 153 600 byte eller cirka 150 KB. Vid 5 fps är data som genereras per sekund 150 KB * 5 = 750 KB. Över 24 timmar uppgår detta till 750 KB * 3600 * 24 = 64 800 000 KB eller ungefär 62,5 GB.

Uncooled Thermal Camera Modules2

För områden med hög säkerhet där detaljerad övervakning krävs kan dock en kärna med högre upplösning som arbetar med en högre bildhastighet användas. Detta kommer att avsevärt öka lagringskraven, som diskuterats tidigare.

Industriinspektioner

Industriella inspektioner kräver ofta högupplösta värmebilder för att upptäcka små temperaturvariationer och defekter. Till exempel, vid elektriska inspektioner kan en högupplöst okyld kamerakärna hjälpa till att identifiera överhettade komponenter. Dessa inspektioner kan utföras under kortare varaktigheter, men den höga upplösningen och potentiellt höga bildhastigheten under inspektionsperioden kan leda till stora datastorlekar.

Om en kärna på 640 x 512 pixlar används med en bildhastighet på 15 fps för en inspektion på 1 timme, är data som genereras per sekund 640 KB * 15 = 9,6 MB. Under loppet av en timme uppgår detta till 9,6 MB * 3600 = 34 560 MB eller ungefär 33,8 GB.

Vetenskaplig forskning

I vetenskaplig forskning är behovet av korrekta och detaljerade termiska data av största vikt. Högupplösta kärnor som arbetar med höga bildhastigheter kan användas under längre perioder. Till exempel, inom termisk vätskedynamikforskning, där värmeflödet i en vätska studeras, kan kameran behöva spela in kontinuerligt i flera timmar eller till och med dagar.

Lagringskraven i sådana fall kan vara extremt höga, speciellt om flera kameror används samtidigt. För en enda högupplöst kärna med en 1024x768 pixel-array som arbetar med 20 fps under en 24-timmarsperiod är data som genereras per bildruta 1024 * 768 * 2 = 1 572 864 byte eller ungefär 1,5 MB. Vid 20 fps är data som genereras per sekund 1,5 MB * 20 = 30 MB. Under 24 timmar uppgår detta till 30 MB * 3600 * 24 = 2 592 000 MB eller ungefär 2,5 TB.

Våra lösningar som leverantör

Som leverantör av [Okylda kamerakärnor] förstår vi våra kunders olika lagringskrav. Vi erbjuder en rad kamerakärnor med olika upplösningar och bildhastigheter för att möta olika applikationsbehov. Dessutom kan vi ge vägledning om datakomprimeringstekniker och lagringslösningar.

VårOkylda värmekameramodulerär utformade med flexibilitet i åtanke. De kan integreras med externa lagringsenheter eller dataloggningssystem. Vi arbetar också nära våra kunder för att förstå deras specifika lagringskrav och rekommenderar den mest lämpliga kamerakärnan och lagringskonfigurationen.

Kontakta oss för dina lagrings- och kamerabehov

Om du är på marknaden för hög prestandaOkyld infraröd kamerakärnaoch behöver hjälp med att bestämma lämplig lagringskapacitet för din applikation är vi här för att hjälpa dig. Vårt team av experter kan tillhandahålla djupgående konsultationer och skräddarsydda lösningar för att möta dina specifika krav. Oavsett om du är involverad i säkerhetsövervakning, industriella inspektioner eller vetenskaplig forskning, har vi expertis och produkter för att stödja dina behov. Kontakta oss för att starta en diskussion om dina krav på inköp och lagring.

Referenser

  • "Thermal Imaging: Fundamentals, Research, and Applications" av J. Minkina och T. Dudzik
  • "Infrared Technology and Applications" av RE Hudson
  • Tekniska datablad för okylda kamerakärnor från ledande tillverkare
Catherine Sun
Catherine Sun
Catherine Sun är en dataanalytiker som specialiserat sig på termisk avbildningsdatabehandling. Hon arbetar nära med FoU -teamet för att förbättra algoritmeffektiviteten och noggrannheten för bättre infraröda detekteringssystem.