宏虹 ZED 系列車載相機

協助使用者在動態場景中精準擷取豐富的紋理與色彩資訊,全面提升空間感知能力,為自動化與智慧應用帶來全新層次的視覺體驗。

ZED X One:專為人工智慧視覺打造的高效能單目相機,支援 4K 解析度與全域快門,適用於高速動態影像擷取

ZED X:具備全天候耐候設計,適合農業、物流與建築等產業的自主移動機器人應用

ZED 2:高效能立體深度相機,適用於機器人自動化、運動追蹤與室內空間分析

ZED Box:高效能嵌入式邊緣運算平台,整合 3D 感測與人工智慧運算能力,適合各類智慧視覺應用

產品一覽

ZED X One

具備高度彈性的系統整合能力,支援多鏡頭立體視覺架構,適合大型機器人應用,並提供高效能 AI 快速啟動方案

高通用性設計,提供多種感測視角選項:NARROW/WIDE/4K HDR WIDE

採用全域快門,可擷取高速影像,即使在低光環境下仍維持高解析度表現

ZED X 用於空間感知的工業級立體相機

滿足機器人導航與自動化設計於前沿專案中的應用需求

採用全域快門感測器,並透過安全的 GMSL2 連接介面進行供電與資料傳輸

可於各種嚴苛環境下穩定運作,適用於農業、物流與建築等產業之中大型機器人應用

ZED X Mini 用於空間感知的工業級立體相機

滿足機器人導航與自動化設計於前沿專案中的應用需求

採用全域快門感測器,並透過安全的 GMSL2 連接介面進行供電與資料傳輸

為農業、物流與建築等領域的操作任務提供理想選擇,特別適合自動化與近距離擷取應用

ZED 2i 用於空間感知的人工智慧立體相機

以高精度深度感測與實用性為核心,整合立體深度感知與空間 AI 技術

提供多元安裝方式與多種鏡頭選項,可因應不同應用場景需求,內建偏光濾鏡與多部相機同步支援

工業級設計,具備 IP66 防護等級,可部署於多變且嚴苛的環境中

ZED Mini 用於空間感知的人工智慧立體相機(精巧型)

以高精度深度感測與實用性為核心設計

專為混合實境應用打造,支援虛擬與擴增實境整合

同樣適用於近距離應用場景

ZED Box

高效能嵌入式邊緣運算平台,適用於邊緣人工智慧與機器人應用,可同時處理多顆攝影機與感測器資料,輕鬆應對高效能視覺運算需求

基於NVIDIA Jetson Orin NX與AGX Orin模組設計,提供最高達16GB/8GB記憶體配置,適用於具挑戰性的工業AI應用場景,包含邊緣分析、自主機器人與互動式體驗等

ZED SDK

先進、可擴充且可客製化的AI視覺開發框架,協助打造具備3D空間感知能力的應用程式,支援高精度3D定位與物件追蹤等功能

提供完整文件與易於使用的C++與Python API,方便快速整合與開發

ZED Link Mono 擷取卡

高效能GMSL2擷取卡

適用於Jetson Orin NX/Nano與Xavier NX/Nano平台之單顆ZED X相機

ZED Link Duo 擷取卡

高效能GMSL2擷取卡

適用於所有Jetson Orin與Xavier系列平台之雙顆ZED X相機

ZED Link Quad 擷取卡

高效能GMSL2擷取卡

適用於所有Jetson Orin與Xavier系列平台之四顆ZED X相機

機器人感知套件

1 台 ZED X 雙目相機(2.2mm)+1 台 ZED Box 邊緣運算平台(Jetson Orin NX 16GB/1TB,支援 GMSL2)

整合 ZED 立體視覺、Jetson Orin NX 與 RTK GNSS,實現進階深度學習與電腦視覺應用,適用於自主機器人與智慧感知系統

機器人感知套件-Dual

2 台 ZED X(2.2mm)+1 台 NVIDIA Jetson AGX Orin(含安裝外殼)

提供更完整的環境感知能力,提升機器人自主性與運算效能,適合中高階行動機器人應用

機器人 360° 感知套件

4 台 ZED X(2.2mm)+1 台 NVIDIA Jetson AGX Orin(含安裝外殼)

實現 360° 環境感知與障礙物偵測,適用於高階自主移動平台與複雜場域部署

ZED X One 單目感知套件

1 台 ZED X One GS 或 4K HDR WIDE +1 台 ZED Box Orin NX(16GB/1TB,支援 GMSL2)

適合部署 ZED X One 的現場 2D AI 視覺應用,可依需求搭配全域快門或 4K HDR 鏡頭使用

ZED X One 客製化立體系統套件

2 台 ZED X One GS 或 4K HDR WIDE +1 台 ZED Box Orin NX(16GB/1TB,支援 GMSL2)

可依專案需求建構客製化立體視覺系統,搭配 ZED X One 全域快門或 4K HDR 鏡頭使用

應用場景

機器人導航與自動化

ZED 相機系列專為機器人導航與自動化應用設計,能提供高精度的深度感知與環境理解能力,使機器人即使在複雜場域中,也能進行自主導航與即時避障,例如:

農業:用於自動化拖拉機的導航控制與作物狀態檢測。
物流:應用於倉儲機器人的路徑規劃與貨物搬運作業。
建築:支援建築機器人的自主操作與結構狀態監測。

無人駕駛與智慧交通

ZED 相機具備高解析度 3D 影像與深度感知能力,是無人駕駛車輛與環境感知系統的理想選擇。可即時擷取並分析周遭環境,
提供精準的障礙物偵測與車輛定位能力,例如:

自動駕駛車輛:應用於環境感知與行駛路徑規劃。
智慧交通系統:用於車輛辨識與交通流量分析。

智慧安防與監控

ZED 相機具備高精度 3D 空間感知能力,在安防與監控應用中具備高度實用性。可即時擷取環境的三維資訊,辨識異常行為與潛在風險,
提供更智慧化的安防解決方案,例如:

公共場域監控:用於人流密度監測與行為分析。
居家安防:應用於入侵偵測與智慧家庭管理。
工業安全:用於工廠與倉儲場域的安全監控與事故預警。

工業檢測與品質控制

在工業環境中,ZED 相機可應用於自動化檢測與品質控制。其高精度深度感知能力可用於辨識產品缺陷與進行尺寸量測,協助確保整體產品品質,例如:

製造業:應用於生產線上的產品檢測與缺陷辨識。
航太產業:用於零組件的品質檢測與尺寸量測。
汽車製造:應用於車身檢測與組裝精度控制。

產品優勢

實力領先,無懼對比,車載視覺技術的先行者

開放且可擴充的視覺平台

ZED SDK 是全球領先的先進 AI 視覺平台,具備高度擴充性與客製化彈性,全球用戶數已超過 10 萬名。該平台專為協助產業領導者部署安全、智慧的自主應用而設計,並支援全天候、不中斷的穩定運行,適用於各類關鍵任務場域

高吞吐量、低延遲與高度穩定性

這些是 ZED 系列持續優化的核心指標。ZED SDK 自底層即為機器人技術量身打造,採用高效率記憶體管理的底層程式碼精心開發,使 AI 視覺架構能在嵌入式硬體平台上,高效處理來自感測器的大量高頻資料,確保系統即時性與整體運作穩定度。

豐富的硬體與軟體生態系統

宏虹合作夥伴 Stereolabs 建立了完整且多元的生態系統,涵蓋多種經產業驗證的硬體設備與軟體架構。此一生態系提供開發者與企業在系統整合過程中更高的選擇彈性,可依專案需求選擇最合適的技術組合,有效縮短產品開發與上市時程

合作客戶與案例

獲得全球創新者與產業領導者的高度信賴

Ben R. , Miro AI Inc.

「在採用 Stereolabs 之前,我們仰賴光達(LiDAR)進行道路環境建模,這個流程不僅耗時,也難以擴展。改用 ZED 之後,我們在短短數天內就完成原型部署,並於 6 週內將所有應用實例全面升級。」

自動化拖拉機

Monarch 採用 ZED X 作為其越野自主導航系統

 

越野車輛

賦予機器人理解非結構化地形的能力

 

多功能車

為機器人平台的多元任務導入 3D 視覺能力

水下探索

為水下探索或生物量估算啟用智慧視覺技術

 

運動器材

以 AI 驅動的訓練體驗,打造新型態運動應用

 

割草機

透過視覺驅動的高精度空間理解,實現自動化割草作業

人類視覺的躍進

僅透過 AI 相機,即可為您的應用帶來前所未有的視野與洞察力。

開啟視覺精準度新時代:毫米級洞察的高耐用工業相機系統

ZED 系列相機讓您看見更精細的視覺細節,橫跨色彩、深度與紋理,擷取豐富的視覺資料,並將其轉化為毫米等級的空間洞察,為各類應用提供更高層次的感知能力。

自主機器人

在複雜且難以預測的環境中運行,自主移動機器人需要能從多個視角持續觀察並理解周遭環境。同時,為了精準抓取或避開物體,機器人必須即時感知環境中的細微變化與空間細節。

在這樣的應用情境下,視覺驅動的高精度感知能力至關重要,使自主機器人能從基礎任務延伸至更高階、複雜的操作流程。

應用範圍包含:自動化拖拉機、AMR、自主移動機器人、配送機器人、多功能車、水果採摘機器人、噴灑設備等。

數位孿生

透過空間分析與運動追蹤,對大範圍空間進行細緻解析,以取得精準且可實際應用的洞察結果。

我們結合 ZED 相機先進的視覺資料擷取能力,以及 ZED SDK 的多層次感知技術,提供清晰、可操作的洞察,徹底改變空間資料的解析方式與應用價值。

應用範圍包含:運動追蹤、自動化、現場安全、交通最佳化、零售效率提升、沉浸式體驗、數位孿生系統等。

技術支援

宏虹專業技術團隊為您服務,擁有豐富經驗,成功制訂多個成熟落地的專案

測試服務

依專案需求進行樣品測試與效能評估驗證

 

硬體培訓

提供完整的硬體產品使用與部署訓練

 

軟體培訓

協助快速掌握軟體操作與開發技巧

 

整合開發

依據需求量身打造完整的系統整合解決方案

 

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