韩国视派尔方案 面部识别摄像头模组 小尺寸高性能

富利佳视觉系统 - 可定制化 人脸识别摄像头模组 设计方案、优化、生产及销售一体化服务商
1.可定制化方案设计，为客户节省设计成本、缩减人员开支；
2.可直接出售成熟行业应用方案 及 人脸识别摄像头模组（不包含算法，PCBA板，即插即用）；
3.产品主要应用：公园、工厂、超市、小区广场、会议中心、体育场馆、学校、医院、住宅区、商业街、大型农贸市场等公众活动和聚集场所的重要部位，酒店（宾馆）、餐饮、娱乐场所、办公楼的大堂出入口

供应商料号：HT-USBD-F001
供应商品牌：富利佳视觉系统 FULLYBEST
产品名称：HT-HB27-U
产品规格：38mm*38mm
主要特点：
1、适用范围/Scope of application
本样品承认书所含信息适用于富利佳电子有限公司开发设计的HT-HB27-U  HDR+BSI功能USB模组。样品承认书包含了模组规格、外观尺寸、可靠性试验以及包装运输等关键信息。
  
2、概述/Summary
HT-HB27-U模组采用1/2.7英寸、200万像素CMOS彩色图像和强化视觉效果的图像处理DSP芯片，以MJPG/H.264/YUV视频格式输出。HT-HB27-U具有HDR、BSI、灰度、锐度、γ校正，自动曝光、自适应背光补偿等功能。

3、模组总规格/Camera Module General Specification
项目/Item 规格/Specification 备注/Note
外形尺寸/Outline Dimension 38mm*38mm 公差：参照第五项，外观尺寸/Tolerance: Refer to the fivethitem,outline dimensions.
有效像素：
Effective Image Pixel: 1936（H）*1096（V）
感光格式/Optical Formatnch
像素大小/Pixel Size 3.0µm*3.0µm
工作温度范围：
Working Temperature Range： 温度/Temperature：
-30 ~ 70[℃]
贮存温度范围：
StorageTemperatureRange: 温度/Temperature：
-40 ~ 85 [℃]
电源电压/Power Voltage: DC +5V
消耗电流:
Current Consumption: 常态Normal≤250mA
帧率/Frame Rate: 30fps
白平衡/White Banlance : 自动/Auto
曝光/Exposure: 智能背光补偿/ABLC
彩色阵列/Color filter array RGB Bayer
输出格式/output formats: MJPG/YUV/H.264
大信噪比/SNRmax: 44[dB]
实际输出分辨率：
Actualoutput resolution： 1920（H）*1080（V）
图像编码格式：
Image Encoding Format： MJPG/YUV/H.264

4、模组镜头规格/Camera Module Lens Specification
NO. 项目/Item 规格/Specification
1 镜头尺寸/Lens Size 1/2.7"
2 镜头结构/Lens Construction 4G+2P(IR650nm)
3 焦距/Focal Length 3.24mm
4 光圈/F.NO F2.0
5 像场角/Field of View Angle 水平/Horizontal 85°±5%
  垂直/Vertical 48°±5%
  对角/Diagonal 95°±5%
6 对焦距离/Focus Distance 3m
7 解像力/Image Quality Center=1080P
8 畸变/TV Distortion ＜0.5%
9 中心点偏移/The Center Offset ≤5%

5、可靠性测试/Reliability Test
NO 试验项目/Test Item 试验条件/Test Conditions 样品数量
Sample Number 判定标准
Judge Standard
1 高温高湿贮存试验:
High Temperate and Humidity Storage Test: 温Temperate:40℃;
湿Humidity:85%RH;
持续测试时间:
Test duration: 48H 3 产品无外观和功能问题:
Providing no-problem on externalsand functions of the product.
2 高温贮存试验:
High Temperate Storage Test: 温Temperate:85℃;
持续测试时间:
Test duration:120H 3 在常温中恢复一小时后产品无外
观和功能问题:
After one hour recovery time of normaltemperature, providingno-problem on externals and
functions of the product.
3 低温贮存试验:
Low Temperate Storage Test: 温Temperate:-40℃;
持续测试时间:
Test duration:120H 3
4 高温功能试验:
High Temperate Function Test: 温Temperate:70℃;
8 小时通电:
8 hours energize. 3 试验中对产品进90;启动*，产
品在 500ms 内输出稳定的视频信
号，且在 8 小时测试中能输出稳
定的视频信号:
Cold-start test the product, the product 500msoutputstability within the video signal,and the product can be outputstably video signal in the 8-hourtest.
5 低温功能试验:
Low Temperate Function Test: 温Temperate:-30℃;
8 小时通电:
8 hours energize. 3
6 高低温循环功能试验:
High and Low Temperate cycle
Test: 温变速度:Temperature rate of change:-30℃～+70℃＜30min(3℃/min).持续测试时间:Test duration:96H 3
7 振动试验:
Vibration Test: 产品沿同轴向各振动10 次:Products along different axis ofvibration 10 times. 3 产品无外观和功能问题:
Providingno-problem on externals
and functions of the product.
8 跌试验:
Drop Test: 跌落高度:
Distance height:30~150cm. 3 产品无外观和功能问题(要保护
镜头):Providing no-problem on
externals and functions oftheproduct (with lens protection).
9 静电试验:
ESD TEST: 气隙放电:
Air-gap discharge:+/-8KV.
接触放电:
Contact Discharge:+/-6KV. 3 产品无外观和功能问题 :Providing
no-problem on externals and
functions of the product.

6、运输和处理/Transportation and Handling
1、在运输期间，尽可能减小机械振动和冲击，避免产品跌落。
2、因静电和过电压可能引起产品损坏或性能退化，故不要在静电或过电压环境中使用产品。
3、应小心避免对产品过应力。
1、Minimize any mechanical vibration or shock and avoid dropping of the product duringtransportation.
2、Since the application of static electricity or over voltage may cause the product damage or deterioration of its     reliability, please do not use the product to any static electricity or overvoltage environment.
3、Caution shall be taken to avoid overstress to the product.

人脸识别（面部识别） 基本特征：
是基于 人的脸部特征信息 进行 身份识别 的一种生物识别技术。用 摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部识别的一系列相关技术，通常也叫做 人像识别、面部识别 。
传统技术：可见光图像的人脸识别
工具：摄像机 或 摄像头
新技术：基于 主动近红外图像的多光源人脸识别技术 。它可以克服光线变化的影响，已经取得了卓越的识别性能，在精度、稳定性和速度方面的整体系统性能超过三维图像人脸识别。
识别算法：
基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms）。
基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms）。
基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）。
利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）。
基于光照估计模型理论
优化的形变统计校正理论
独创的实时特征识别理论