Caratteristiche del prodotto
Un processore cerebrale AI-progettato per il riconoscimento delle immagini-in tempo reale
Supporto per reti neurali con rilevamento di oggetti e riconoscimento facciale
Interfacce di input della fotocamera ad alta-velocità (MIPI/CSI)
Accelerazione hardware per l'inferenza AI a bordo
Edge computing a basso consumo energetico
Supporta i modelli TensorFlow Lite, ONNX, PyTorch
Supporto opzionale per moduli HDMI, USB, Ethernet, Wi-Fi
Vantaggi del prodotto
Fornisce un'elaborazione visiva rapida e accurata ai margini
Eliminazione della larghezza di banda e della latenza del cloud tramite inferenza locale
Design compatto e modulare che può essere integrato in sistemi esistenti.
Le prestazioni spaziano dai SoC AI entry-level a quelli di livello-industriale.
Adatto per fotocamere intelligenti, robotica, visione industriale e sicurezza.
Facile da produrre-con disponibilità di fornitura-a lungo termine.
Processo di produzione
Modulo di elaborazione visione AI PCB ad alta densità con controllo dell'impedenza multistrato
SMT di precisione con posizionamento BGA/QFN
La garanzia dell'affidabilità include AOI,-raggi X e test funzionali
Soluzione di gestione termica (dissipatori/cuscinetti opzionali)
Gruppo conforme IPC-A-610 Classe II/III
Linee di produzione conformi a RoHS e REACH
Servizi
Progettazione hardware-specifica basata sul modulo di elaborazione AI Vision dell'applicazione client vision
Modelli AI pre-incorporati o supporto firmware
Prototipazione-tramite-il supporto della produzione di massa
SDK, documentazione e supporto tecnico
Servizio ODM/OEM con protezione IP completa
Supporto alla certificazione (CE, FCC, RoHS, ecc.)
Qualificazione del prodotto
Domande frequenti
Q1: Quali modelli di intelligenza artificiale possono essere utilizzati?
A1: TensorFlow Lite, Pytorch, ONNX e modelli con addestramento personalizzato-AI Vision Processing Module.
Q2: È possibile realizzare moduli fotocamera in coppia?
A2: Sì, possiamo realizzare un kit completo con opzioni fotocamera, obiettivo e cavo.
Q3: Quanta energia consumi solitamente?
R3: Circa 2–5 W a seconda del chipset e del carico di lavoro.
Q4: Fornite indicazioni per lo sviluppo?
R4: Sì, da SDK, API e integrazioni.
Q5: qual è il tempo di consegna?
A5: 7-10 giorni per prototipo, 3-4 settimane per volume.
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