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  • AWM Frictionless™ - Autonomous Store Checkout Made Possible with FLIR Machine Vision Cameras

    Grâce aux caméras de vision artificielle Blackfly S GigE de FLIR, AWM Frictionless™ permet aux clients de récupérer des articles et d’être automatiquement facturés dès qu’ils quittent le magasin, sans avoir à faire la queue, à scanner ou à payer physiquement leurs articles.

  • Quelle caméra de vision artificielle est la plus adaptée pour mon application biomédicale ?

    Les applications biomédicales de recherche et de diagnostic requièrent généralement des imageurs dotés d'une résolution spatiale élevée, d'une reproduction précise des couleurs, d'une grande sensibilité dans des conditions de faible luminosité, et, dans certains cas, d'une combinaison de ces trois facteurs pour améliorer la fiabilité des données. Il est indispensable de disposer de la caméra appropriée pour établir un diagnostic précis dans une application clinique ou de données fiables à des fins de recherche. Comment déterminer quelle caméra de vision artificielle est la plus adaptée à votre application ? Dans les sections suivantes, nous couvrons plusieurs aspects à prendre en compte au moment de choisir une caméra de vision artificielle pour vos applications biomédicales et des sciences de la vie. 

  • Les dernières avancées dans la technologie CMOS peuvent-elles remplacer les capteurs sCMOS dans les applications biomédicales ?

    La technologie CMOS (Complementary metal-oxide-semiconductor) offre désormais les capacités d’imagerie de pointe nécessaires pour de nombreuses applications biomédicales, mais peut-elle remplacer les capteurs sCMOS (CMOS scientifique) les plus onéreux ? Les capteurs CMOS et sCMOS ont établi la référence en matière de performance et de valeur en vision artificielle de différents secteurs. Cet article vise à expliquer les avantages et les coûts de chaque technologie pour les applications d’imagerie hautement exigeantes dans les domaines biomédical et des sciences de la vie.

  • Les solutions d’apprentissage en profondeur de FLIR permettent la détection des masques et des EPI

    En utilisant une caméra Firefly DL de FLIR, les ingénieurs de FLIR ont élaboré un système permettant de détecter la conformité et de signaler les utilisateurs qui pourraient enfreindre les directives obligatoires en matière d’EPI (équipement de protection individuelle). L’ensemble de données de détection des masques a utilisé deux bibliothèques accessibles au public : une avec 853 images de personnes portant des masques, et 269 images additionnelles pour fournir des exemples de personnes avec, sans, et portant incorrectement des masques dans des environnements différents.

  • Service avancé de contrôle de la poussière pour caméras de vision artificielle

    Teledyne FLIR nettoie et assemble tous les composants optiques des caméras de vision artificielle dans son usine de fabrication au Canada, dans un environnement propre certifié conforme ISO (ISO7 - Classe 10000). Le niveau de contrôle de la poussière conforme à cette norme est généralement suffisant pour les applications microscopiques : dans ce cas, « poussière » est définie comme étant n'importe quelle matière particulaire étrangère. Cependant, certaines applications nécessitent une norme plus élevée. Dans ces cas, Teledyne FLIR offre un service avancé de contrôle de la poussière sur toutes ses caméras de vision artificielle, sauf Blackfly S Board Level (USB3/GigE) et tous les modèles Firefly.

  • Les caméras de vision artificielle Teledyne FLIR capturent des images haute définition de l’atterrissage sur Mars du rover Perseverance de la NASA

    Le 18 février, la NASA a fait atterrir le rover Perseverance sur Mars. Ce n’est pas la première mission sur Mars, mais c’est la première fois que l’on filme et diffuse en direct l’entrée, la descente et l’atterrissage d’un engin spatial pour que le public puisse assister à la scène et y participer virtuellement. Six caméras FLIR ont capturé l’événement sous plusieurs angles, couvrant toutes les étapes de cet atterrissage passionnant. Bien qu’elles ne durent que quelques minutes, les images ont déjà aidé les ingénieurs à évaluer les performances de leur travail dans l’espace et ont émerveillé des millions de téléspectateurs à travers le monde. 

  • Caméras Teledyne FLIR Machine Vision – Options de personnalisation et demandes spéciales

    Teledyne FLIR Machine Vision offre une grande variété de caméras industrielles fiables avec un choix de plus de 150 modèles de caméras. Notre gamme s’étend des capteurs de petite à grande résolution, des fréquences d’images standard à haute vitesse, de multiples facteurs de forme (y compris les versions au niveau de la carte) et est dotée d’une prise en charge intégrée de certaines des interfaces et normes de vision artificielle les plus populaires. Nos équipes de conception, d’ingénierie et de fabrication comprennent ces diverses exigences et développent des composants de vision adaptés à une grande variété d’applications avec du matériel COTS (Commercial-Off-The-Shelf) prêt pour l’intégration.

  • Comment Teledyne FLIR et Neurala collaborent pour rendre la mise en œuvre de l’apprentissage profond plus rapide, plus simple et plus rentable

    L’apprentissage profond est un outil puissant pour les ingénieurs de vision artificielle et concepteurs de système OEM cherchant à automatiser rapidement une prise de décision complexe et subjective. Cependant, cette technologie peut être prohibitive pour les non-experts car elle nécessite de multiples outils logiciels, d’importants jeux de données, des compétences spécialisées de développeurs et implique des coûts associés. Pour répondre à ces défis, FLIR Systems, Inc. a collaboré avec Neurala pour proposer une solution de déploiement et de développement complète, notamment pour les non-experts. Notre solution économique nécessite également des jeux de données beaucoup plus petits.

  • Compression sans perte : Maximiser les fréquences d’images et dépasser les limitations de bande passante GigE

    La compression sans perte est une fonctionnalité disponible sur certaines caméras de vision artificielle GigE Teledyne de FLIR. Elle permet d’augmenter de jusqu’à 170 % la fréquence d’images, de minimiser l’utilisation de l’espace disque et donc d’augmenter le nombre de caméras sur un seul bus tout en préservant 100 % des données d’image.

  • Cinq étapes de construction et de déploiement de réseaux neuronaux d’apprentissage profond

    L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique inspiré par la manière dont le cerveau humain fonctionne. Les principaux sujets abordés dans l’article comprennent un glossaire de base, des tâches de visionique adaptées pour l’apprentissage profond, les cinq étapes pour développer l’apprentissage automatique pour les inférences dans des situations extrêmes, les outils et cadres disponibles pour démarrer, des conseils pour faciliter le processus et enfin, les éventuelles lacunes de l’apprentissage profond à prendre en compte.

  • Sensor Periodic Table

    Here's a handy guide that organizes sensors based on their resolution, readout method, and FPS. With so many sensors from so many manufacturers, its hard to keep which sensor is which! This handy chart organizes over 120 sensors from classic CCDs to the latest CMOS technology by resolution and speed.We suggest: downloading and laminating it, then pinning it up on your wall for easy reference.

  • Teledyne Barcode Scanning

    The trend to replace laser-based barcode readers with 2D image-based scanners is well underway in all Automatic Data Collection market sub-segments including scan engines, hand-held, fixed position, industrial/smart factory, and auto identification. To take full advantage of the technology transition, Teledyne has designed the Topaz family of CMOS image sensors, which have a tiny footprint, low-power consumption and use state-of-the-art low noise, global-shutter pixel technology to offer cost efficient solutions. Available in 1.5M and 2M, Topaz sensors enable ultra compact mobile designs for various barcode scanning applications and other logistics applications such as drones and autonomous mobile robots.