ams的光谱传感器自动曝光和增益控制

发布时间:2020/8/25 21:05:20 访问次数:1481

神经网络图像识别技术是一种比较新型的图像识别技术，是在传统的图像识别方法和基础上融合神经网络算法的一种图像识别方法。这里的神经网络是指人工神经网络，也就是说这种神经网络并不是动物本身所具有的真正的神经网络，而是人类模仿动物神经网络后人工生成的。在神经网络图像识别技术中，遗传算法与BP网络相融合的神经网络图像识别模型是非常经典的，在很多领域都有它的应用。

在图像识别系统中利用神经网络系统，一般会先提取图像的特征，再利用图像所具有的特征映射到神经网络进行图像识别分类。以汽车拍照自动识别技术为例，当汽车通过的时候，汽车自身具有的检测设备会有所感应。此时检测设备就会启用图像采集装置来获取汽车正反面的图像。获取了图像后必须将图像上传到计算机进行保存以便识别。最后车牌定位模块就会提取车牌信息，对车牌上的字符进行识别并显示最终的结果。在对车牌上的字符进行识别的过程中就用到了基于模板匹配算法和基于人工神经网络算法。

下面具体介绍下CFW32C7UL系列ISP模块的相关特性。

视频接口特性

AECAGC，自动曝光和增益控制；

支持最多2通道的D-PHY数据输入，通道数可配置；

D-PHY输入采用PPI接口；

单个D-PHY通道支持最大2G bps的数据传输；

支持最大12-bit的数字并行接口（DVP）输入；

DVP接口时钟最高支持到108MHz；

支持64-bit AXI3.0的DMA接口输出；

支持最大3M@30fps的Byer-RGB的sensor图像输入，可支持目前扫码sensor主流的1.3M@120fps。

ISP的视频接口示意

DVP接口支持8、10、12 bit的Bayer-RGB。

在生态系统里面，ams还和医疗行业方面有专门经验的软件公司合作，一起研发应用程序和云端加密。

典型的合作案例有与Senova的合作，Senova本身已经在大量生产LFT，但是还没有生产过数字化LFT，所以对于Senova是一个创新。Senova正准备量产，2020年第4季度就可以开始。第1个产品是基于血清蛋白进行抗体的检测，下一步再扩展到抗原的检测。另外的合作伙伴还有Jabil Healthcare。

ams宣布正与德国的科技创业公司midge medical合作，产品是一次性可抛弃的基于PCR的，可以进行抗原的检测。这也是快速检测，15分钟就得到结果。现在midge medical在设计PCB，看看怎么把设计更为优化。

ams非常看好这2类产品——抗体和抗原的检测。ams在其中的产品价值约一二十美元。

ams和很多家公司在合作，有些公司是自己设计，采用了ams的光谱传感器；还有一些公司希望可以和ams合作，一起做成成品推向市场；另外ams也在和大学实验室合作，他们帮助ams进行测试。在中国，ams的合作伙伴是上海联影。