1、走在前端的智能理念——无人充电机器人
ALSONTECH（埃尔森智能科技）于2018年推出全球套机器人3D视觉引导无人快速充电系统，将智能充电机器人变成现实。
该系统采用Basler集小巧机身和完美功能于一体的工业相机，搭建出3D视觉作为机器人的“双眼”，帮助机器人精准定位充电端口，之后该系统会引导充电体自动实现快充操作，结束后机器人甚至可以自动关闭充电盖。借助无人充电机器人，停车场可实现高度智能自动化。从车辆停至充电站到充电完成，整个过程驾驶员无需进行任何干预操作，有效缩短等待时间，省时省力。
随着无人驾驶技术在全球范围内推广应用，车辆使用方式面临着巨大变革。该项目着眼于汽车工业发展的未来，以“人工智能”为核心理念，采用更加高效的充电方式为车辆提供能源保障，助力无人驾驶行业的产品升级。

2、疫情之下，医疗机器人临危受命
COVID-19的爆发进一步了“医疗服务机器人”的需求，然而市场上现有大部分服务机器人智能化程度并不高。埃尔森的3D视觉定位系统，赋予机器人“眼睛”和AI的“大脑”，让机器人具有立体的视觉感知能力。
该系统使用Basler工业相机，搭载Sony Pregius IMX174芯片拥有极高的信噪比，实现了机器人对患者特定部位的精准定位，配合AGV和机械手，可穿梭在无人化病房区域内，替代医护人员完成测温、生命体征监护、给药治疗等更多工作，可大幅减轻医护人员工作量，减少医护人员感染风险。
面对未来，Basler China和ALSONTECH（埃尔森智能科技）将继续携手研发更加多样的智能产品，为医疗、物流、汽车、3C、生产制造等行业提供成熟、的机器人3D视觉方案，以的视觉技术理念、行业的产品性能，携手将未来“智能生活”、“智能生产”变成触手可及的现实。

需要说明如下几点：
1.这里的初始队列为1-10,都是初始分配为DMA队列的，这个内存分配和释放过程有的SDK是自己负责的，有的则需要用户自己分配和释放，SDK只负责托管使用。
2.一般开始注册一个中断处理函数，当“准备队列”填充完成会自动跳转到中断函数中，借此完成同步操作。也可以是用户自己维护同步结构体，使用查询和等待的方式判断“准备队列”头是否填充完成，是否该用户程序获取数据和处理了。
3.如果用户处理任务非常简单，可以去掉“处理队列”，每次直接GetFrame->处理->PutFrame。如果用户处理任务比较复杂而不希望出现丢帧的现象，则需要用户使用“处理队列”来保存所有可用的Buffer。
4.这里队列也只是能够解决处理速度比采集速度慢少许的情况，主要是对不同处理速度做平均来保证采集和处理同步。如果每一帧的处理时间太长，这时候“DMA队列” Buffer全部转移到“处理队列” Buffer，就会出现异常情况，这时不同的相机会有不同的处理方法。

编程模型和流程
对于相机来说，常见编程时我们关注三个对象——相机对象、采集对象、参数对象。
相机对象(Camera Object)：负责相机的连接、断开等工作。
采集对象(Grab Streamer)：负责相机的采集队列分配、相机单帧、连续采集。
参数对象(Parameter Object)：负责相机参数的设置。
不同的SDK可能安排不一样，一般来说要不是三种对象的功能合并到“相机对象”中，要不是分为三种对象，其实采集对象和参数对象都是在“相机对象”上封装而来。

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