{"en":"스테레오 카메라 모듈 솔루션 - FrameSync 및 표준 모듈 - 전체 커버리지를 위한
\r\n기계 비전, 3D 인지, 로봇 내비게이션 분야에서는 스테레오 카메라 모듈이 핵심 센서 중 하나가 되었습니다. 하지만 각 응용 시나리오마다 카메라 동기화 정확도, 하드웨어 성능, 데이터 처리 능력에 대한 요구사항이 크게 다릅니다. 전문 카메라 모듈 제조업체인 Austar는 고정밀 프레임 동기화 모듈과 비용 효율적인 표준 스테레오 모듈을 포함한 다양한 스테레오 카메라 모듈 솔루션을 제공하여 다양한 산업 분야의 고객 요구를 충족시킵니다. 스테레오 프레임 동기화 카메라 모듈과 표준 스테레오 카메라 모듈 간의 주요 차이점은 동기화 정확도, 하드웨어 아키텍처, 응용 시나리오, 데이터 처리 방식에 있습니다. 다음은 상세한 비교입니다:
\r\n
\r\n1. 동기화 정확도
\r\n쌍안경 프레임 동기화 카메라 모듈: SLAM 및 3D 재구성과 같은 높은 시간 동기화 요구가 필요한 상황에 적합하여, 좌우 카메라 간 이미지 캡처의 엄격한 동기화를 보장하는 고정밀 시간 동기화 메커니즘을 활용합니다.
\r\n
\r\n표준 쌍안경 카메라 모듈: 소프트웨어 동기화나 간단한 하드웨어 트리거에 의존할 수 있어 동기화 정확도가 떨어지고 시간 편차로 인한 시차 계산 오류가 발생할 수 있습니다.
\r\n
\r\n2. 하드웨어 아키텍처
\r\n프레임 동기화 모듈:
\r\n동일한 센서 모델, ISP(이미지 신호 프로세서)를 사용하며, 하드웨어 일관성을 보장하기 위해 공통 클럭 소스와 전원 관리 시스템을 공유합니다.
\r\n
\r\n표준 모듈:
\r\n는 두 개의 독립적인 카메라로 구성될 수 있으며, 하드웨어 매개변수(예: 노출, 게인)에 불일치가 있어 이미지 품질 차이가 발생할 수 있습니다.
\r\n
\r\n3. 적용 시나리오
\r\n프레임 동기화 모듈:
시각 관성 주행 거리측정(VIO), 로봇 내비게이션, AR\/VR과 같이 고정밀 동기화가 필요한 응용 분야에 적합합니다.
\r\n
\r\n표준 모듈:
\r\n주로 얼굴 인식, 단순 거리 측정, 보안 감시와 같이 동기화 요구가 낮은 응용 분야에서 사용됩니다.
\r\n
\r\n4. 데이터 처리 방법
\r\n프레임 동기화 모듈:
\r\n다중 센서 융합을 지원하는 전용 SDK를 제공하며, SLAM 및 3D 재구성 알고리즘을 최적화합니다.
\r\n
\r\n표준 모듈:
\r\n범용 UVC 프로토콜에 의존할 수 있어 추가 이미지 변환(예: YUV에서 RGB로)이 필요해 계산 부하가 증가합니다.
\r\n
\r\n고정밀 프레임 동기화 모듈이든 경제적인 표준 스테레오 모듈이든 Austar는 전문적이고 안정적이며 맞춤화 가능한 솔루션을 제공합니다. 있어요:
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\r\n기계 비전, 3D 인지, 로봇 내비게이션 분야에서는 스테레오 카메라 모듈이 핵심 센서 중 하나가 되었습니다. 하지만 각 응용 시나리오마다 카메라 동기화 정확도, 하드웨어 성능, 데이터 처리 능력에 대한 요구사항이 크게 다릅니다. 전문 카메라 모듈 제조업체인 Austar는 고정밀 프레임 동기화 모듈과 비용 효율적인 표준 스테레오 모듈을 포함한 다양한 스테레오 카메라 모듈 솔루션을 제공하여 다양한 산업 분야의 고객 요구를 충족시킵니다. 스테레오 프레임 동기화 카메라 모듈과 표준 스테레오 카메라 모듈 간의 주요 차이점은 동기화 정확도, 하드웨어 아키텍처, 응용 시나리오, 데이터 처리 방식에 있습니다. 다음은 상세한 비교입니다:
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\r\n1. 동기화 정확도
\r\n쌍안경 프레임 동기화 카메라 모듈: SLAM 및 3D 재구성과 같은 높은 시간 동기화 요구가 필요한 상황에 적합하여, 좌우 카메라 간 이미지 캡처의 엄격한 동기화를 보장하는 고정밀 시간 동기화 메커니즘을 활용합니다.
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\r\n표준 쌍안경 카메라 모듈: 소프트웨어 동기화나 간단한 하드웨어 트리거에 의존할 수 있어 동기화 정확도가 떨어지고 시간 편차로 인한 시차 계산 오류가 발생할 수 있습니다.
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\r\n2. 하드웨어 아키텍처
\r\n프레임 동기화 모듈:
\r\n동일한 센서 모델, ISP(이미지 신호 프로세서)를 사용하며, 하드웨어 일관성을 보장하기 위해 공통 클럭 소스와 전원 관리 시스템을 공유합니다.
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\r\n표준 모듈:
\r\n는 두 개의 독립적인 카메라로 구성될 수 있으며, 하드웨어 매개변수(예: 노출, 게인)에 불일치가 있어 이미지 품질 차이가 발생할 수 있습니다.
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\r\n3. 적용 시나리오
\r\n프레임 동기화 모듈:
시각 관성 주행 거리측정(VIO), 로봇 내비게이션, AR\/VR과 같이 고정밀 동기화가 필요한 응용 분야에 적합합니다.
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\r\n표준 모듈:
\r\n주로 얼굴 인식, 단순 거리 측정, 보안 감시와 같이 동기화 요구가 낮은 응용 분야에서 사용됩니다.
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\r\n4. 데이터 처리 방법
\r\n프레임 동기화 모듈:
\r\n다중 센서 융합을 지원하는 전용 SDK를 제공하며, SLAM 및 3D 재구성 알고리즘을 최적화합니다.
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\r\n표준 모듈:
\r\n범용 UVC 프로토콜에 의존할 수 있어 추가 이미지 변환(예: YUV에서 RGB로)이 필요해 계산 부하가 증가합니다.
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\r\n고정밀 프레임 동기화 모듈이든 경제적인 표준 스테레오 모듈이든 Austar는 전문적이고 안정적이며 맞춤화 가능한 솔루션을 제공합니다. 있어요:
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