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Prophesee miniaturise ses capteurs de vision basés sur les évènements

Prophesee miniaturise ses capteurs de vision basés sur les évènements

Grâce à un format de matrice réduit à seulement 3 x 4 mm et à une consommation ultra faible, la cinquième génération des capteurs Event-based Metavision du Français Prophesee étend le champ de ses applications.

Prophesee, spécialiste français des capteurs de vision neuromorphiques basés sur les événements, vient de dévoiler sous la référence GenX320 la cinquième génération de ses capteurs Event-based Metavision.

Annoncé comme le premier capteur de vision basé sur les événements développé spécifiquement pour être intégré dans des environnements à très faible luminosité (détection à partir de 0,05 lux), le GenX320 se distingue également de ses prédécesseurs par son format de matrice particulièrement compact de seulement 3 x 4 mm qui, associé à une consommation ultra faible – pouvant descendre à 36 µW – propre à la technologie de vision basée sur les événements et à des modes intégrés de gestion intelligente de l’énergie, étendent la portée des capteurs de Prophesee à un vaste panel d’applications allant des appareils de réalité virtuelle et/ou augmentée aux systèmes de sécurité et de surveillance, en passant par les appareils portables, les interfaces sans contact ou l’IoT.

© Prophesee

Utilisant une architecture de type BSI (illumination par l’arrière), le capteur GenX320 dispose de 320 x 320 pixels de 6,3 μm et offre un format optique de 1/5 de pouce. Il reprend par ailleurs les caractéristiques propres aux capteurs de vision basés sur les événements de Prophesee, à savoir, outre une très faible consommation, une très large plage dynamique (supérieure à 120 dB), une très faible latence (1 µs), une cadence très élevée (10 000 images par seconde) et la possibilité de limiter le débit de données à transférer d’un facteur 10 à 1000 par rapport à un système de vision classique.

Rappelons en effet que la technologie de vision dite neuromorphique développée par Prophesee est basée non pas sur une technique classique d’acquisition d’images trame par trame mais sur un procédé de détection asynchrone qui ne prend en compte que les pixels ayant perçu un changement dans la scène scrutée par l’imageur, tel qu’une modification de luminance. En associant ce déclenchement basé sur un événement à la position des pixels en question (coordonnées x, y) et au moment de leur déclenchement, cette technique permet une détection avec une faible latence et une très haute cadence d’acquisition des images, tout en limitant le débit de données à transférer ainsi que la consommation électrique du capteur. De quoi détecter des objets en mouvement sans artefact ou surveiller l’état de fonctionnement des machines industrielles en visualisant leurs vibrations.

Le GenX320 possède par ailleurs des interfaces de sortie de données MIPI ou CPI offrant une connectivité à faible latence aux plateformes de traitement embarquées, notamment les microcontrôleurs basse consommation et les architectures de processeurs neuromorphiques modernes. On notera également que ce capteur est prêt pour l’IA, grâce à sa sortie d’histogramme sur puce compatible avec plusieurs accélérateurs d’IA, et que la confidentialité est assurée au niveau du capteur, une caractéristique intrinsèque aux capteurs d’événements qui suppriment les scènes statiques.

Parmi les nouvelles applications que peut cibler le dernier capteur du Français, compatible avec des SoC standard tels que les microcontrôleurs STM32 de Microelectronics, on peut citer le suivi oculaire à grande vitesse dans les casques AR/VR/XR, les interfaces homme-machine sans contact à faible latence dans les appareils grand public (téléviseurs, ordinateurs portables, consoles de jeux, appareils domestiques, écrans, etc.), la détection de présence et le comptage de personnes, les systèmes de surveillance de zone à très faible luminosité ou encore les caméras de détection de chutes dans les logements et les établissements de santé.

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