EPM7128SQC100-10 正品原裝進口現貨
EPM7128SQC100-10 封裝:PQFP
EPM7128SQC100-10 批號:20+
EPM7128SQC100-10 品牌:ALTERA/阿爾特拉
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制造商:
Intel
產品種類:
CPLD - 復雜可編程邏輯器件
RoHS:
N
產品:
MAX 7000
大電池數量:
128
邏輯數組塊數量——LAB:
8
最大工作頻率:
147.1 MHz
傳播延遲—最大值:
6 ns
輸入/輸出端數量:
84 I/O
工作電源電壓:
3.3 V
最小工作溫度:
0 C
最大工作溫度:
+ 70 C
安裝風格:
SMD/SMT
封裝 / 箱體:
FBGA-100
封裝:
Tray
存儲類型:
EEPROM
系列:
EPM7128S
商標:
Intel / Altera
柵極數量:
2500
濕度敏感性:
Yes
產品類型:
CPLD - Complex Programmable Logic Devices
工廠包裝數量:
66
子類別:
Programmable Logic ICs
電源電壓-最大:
3.6 V
電源電壓-最小:
3 V
商標名:
MAX 7000
零件號別名:
967592
扎根“測量/測試+導航/避障”場景 規模化尚需攻克場景端痛點
來源:華強電子網作者:Andy時間:2020-08-20 10:04
測量測試導航避障規模化
國內“新基建”政策的重推下,工業智能化的熱度持續高漲,成為當下各實力派半導體企業逐鹿的重要利基市場。其中,機器視覺作為構建工業互聯網系統不可或缺的組成部分,已經成為國內VC圈的投資熱點。據統計,從2019年至2020年第一季度,工業視覺領域共發生過44起融資案例,這些公司的業務兼顧2D/3D視覺技術,其中千萬元級別融資29筆,過億元融資6筆,尤其是高精密制造這類場景是投資重點,已存在多家上市公司。隨著后續“新基建”的推波助瀾,機器視覺將如何重塑工業場景?規模化之路上又存在怎樣的挑戰?
勞力成本的提升加之生產線柔性化布局的迫切需求,已成為當下推動機器視覺向工業場景規模化滲透的“強力催化劑”。近年來,該領域集中涌現的多筆大額融資就是最有力的印證,例如梅卡曼德于一年內先后兩次宣布獲得過億元融資;中科慧遠在2019年獲得千萬級A輪融資和過億元融資;高視科技在2019年獲得億元B輪融資,后又被長江小米基金戰略投資等等。其中不僅包括紅杉資本中國、明勢資本、順為資本、高榕資本等一線基金的參與,更有小米、聯想、英特爾、百度風投、騰訊等產業以及政府基金都相繼入局。各路資本的集中涌入,也讓這一曾經頗為“冷門”的市場瞬間熱度高漲。
對此,國內不少供應鏈企業都有切身體會,日前的“2020年世界人工智能大會”上,蘇州天準科技股份有限公司CTO曹葵康就坦言:“五六年前,我們在與客戶討論工業機器視覺方案的落地時,客戶一般都會對產品和技術提出各種要求,且采用意愿不大;但近幾年市場需求發生了明顯的轉變,不少客戶對這類方案的采購和使用需求有了很大提升,接受度也很高,這是我們能從市場一線得到的反饋。而且,國內機器視覺領域如今也涌現了很多優秀的本土企業,不少友商都在集中上市。”這都是工業機器視覺市場“多云轉晴”的有力證據。
從一些主流半導體企業在工業機器視覺板塊的業績表現,也可一窺端倪,艾邁斯半導體(ams)對記者透露:“從我司中國區銷售情況來看,去年前三個季度需求整體比較疲軟,從去年四季度開始強力復蘇,而今年從一開始就延續了去年四季度的良好態勢,我們預計今年全年比去年會有4到5倍的增長。在我們看來,其中線掃sensor的需求最為強勁,預計全年占到機器視覺營收七成左右的份額。”
需求端的高速成長,自然與技術的日漸成熟密不可分,曹葵康認為:“如今工業機器視覺的增長動力主要來自于技術創新提升的應用潛力,比如基于3D視覺的機器人料箱取物這類應用,過去一度曾是行業性難題,主要還是借助于2D視覺來實現簡單的抓取,且大多是比較淺的料箱或者平面料箱,但現在已經有不少案例實現了深度料箱的3D抓取,這主要還是得益于傳感器技術的進步。另一方面,深度學習算法的突飛猛進也是重要成因,由于深度算法處理的很多信息大都聚焦在圖像類,這也讓AI算法非常適合于半導體領域的硅片檢測、集成電路以及光學透鏡的檢測這類對圖像檢測需求明確的場景,在深度學習的加持之下,檢測精度和準確度都得到大幅提升。”
從具體的市場需求細分來看,編者獲悉,導航避障和測試/測量類是當下需求頗為明確的市場。比如測試/測量類應用,主要分布于消費電子、汽車制造、半導體等高精密制造行業,這類行業的特性是應用需求較大、價格相對不敏感,但對設備精度、準確度、穩定性等要求較高;而且,行業內大客戶集中,客單價一般都可達百萬級。
ADI系統應用工程經理李佳在接受記者采訪時也舉例到:“深度傳感在工廠倉儲中產生積極應用,在整個工業制造生產過程中實時準確地確定尺寸并進行分類,這準確的深度傳感可以確定倉庫的使用率。需要能夠快速確定下線產品的尺寸,以進行傳輸。高分辨率深度傳感能夠實時確定目標對象的邊緣和線條,并快速計算出其體積。”
此外,就是自主導航/避障類應用,李佳表示:“在人類與機器人的合作問題上,安全性永遠是要考慮的首要問題,尤其是當機器人身處較為擁擠的工作環境中,它們必須能辨認人與機械以及機械的動作,并作出迅速的反應以避免受傷;另外,在工廠內部,自動傳輸產品的范圍不斷擴大,AGV(自動導航車輛)等自動駕駛車輛將需要在工廠和倉庫中更快地自主導航,高精度深度傳感技術使得傳感器能夠實時繪制所處的環境、確定自身在地圖中的位置,然后找出最高效的導航路線。”
適用范圍固然廣泛,但實際場景中,也還需要處理和應對各類實際問題和挑戰,以ADI專長的ToF方案為例,李佳告訴記者:“例如同一場景下多個ToF應用終端如何避免干擾,特別是對于工業這一類的專業級場景,ToF傳感系統的設計不僅需要在精度、范圍、響應時間、分辨率、成本、功耗以及可用封裝要求之間取得平衡,而且需要針對不同的實際情況中出現的各種不可控的因素,對傳感系統的靈活性及抗干擾性等方面進行一些定制化的設計,比如添加一些高可靠性的濾波及抗干擾器件和模塊,并加載相關的軟件算法,從而保證系統有足夠的能力去應對不同類型的突發狀況。”
為此,ADI認為ToF系統中的防干擾或消除干擾能力將會越來越重要,“ADI目前采用了一項正在申請專利的算法,它能夠避開或消除所有無關的光信息,僅使用自身激光源的光信息,所以能給出正確的深度信息。深度處理器采用偽隨機化算法和特殊的圖像處理功能,可以消除多機干擾(ADI發展路線圖預計將實現64個攝像頭同時近程檢測的場景)。”李佳進一步補充到。