以高性能图像传感器加速机器视觉应用落地
2024-07-25 10:27:40 未知根据 Expert Market Research 的报告,2023 年全球机器视觉市场规模达到了约 108.8 亿美元。预计 2024 年至 2032 年期间,该市场将以 7.90% 的复合年增长率 (CAGR) 增长,到 2032 年将达到近 215.1 亿美元的规模。工业 4.0 和工业物联网 (IIoT) 等先进创新技术的采用和实施,是推动机器视觉市场增长的主要动力之一。
为了能推进实时决策、提高生产效率和自动化水平,各行各业都越来越关注装备计算机视觉设备、嵌入式软件、先进传感器和机器人的智能工厂,从而提振了机器视觉市场。在工业领域,机器视觉用于电子元件分析、特征识别、物体和图案识别及材料检验,可以帮助不同过程实现自动化,通过图像处理发现故障。由于机器视觉能够减少人工操作并提高产品制造的精度,因此备受欢迎。
图像传感器的关键性能包括分辨率、灵敏度、动态范围、帧率和噪声水平。分辨率决定图像的细节和清晰度,高分辨率传感器适用于需要精细检测的应用,如医疗成像和质量控制。灵敏度影响在低光环境下的表现,高灵敏度传感器适合夜视和安防监控。动态范围决定传感器在高对比度场景中的表现,广泛应用于交通监控和高动态范围成像。帧率影响实时性,高帧率传感器适用于运动检测和自动驾驶。噪声水平则影响图像质量,低噪声传感器在精密测量和科学研究中至关重要。综合这些性能,图像传感器的选择直接决定了应用的效果和可靠性,可以从这些维度去评估图像传感器的性能:
分辨率:每帧或每幅图像的信息量是水平像素数 x 与垂直像素数 y 的乘积。与消费级相机不同,机器视觉应用不需要极高的分辨率。分辨率过高会造成需要更多的传感器和更大的图像处理器带宽,进而导致系统成本无谓地增加。用户必须根据要扫描的相关物体和物体上提供的光量选择分辨率。
光学格式:将镜头聚焦光线的投影与传感器的像素阵列相匹配,以覆盖传感器(并充分利用分辨率)。
长宽比:无论是 1:1、3:2 还是其他比例,最佳排列都应与目标视野的布局相对应,以免分辨率超出应用需求而造成浪费。
帧率:如果目标正在快速移动,那么每秒需要拍摄足够多的图像来“冻结”运动,并与所要成像的物理空间保持一致。但与分辨率一样,拍摄速度只需要能够解决对应的问题就够了。
动态范围 (DR):最大阱容和读取噪声等因素决定了动态范围,即最大信号与最小信号之比。动态范围越大,传感器就越能更好地捕捉应用场景中从亮到暗的渐变细节。
卷帘快门与全局快门:当前大多数传感器都支持全局快门,即所有像素行同时曝光,从而消除运动引起的模糊。但是,实现全局快门所需的传感器上电子器件会增加一定的成本,因此对于某些应用来说,使用卷帘快门传感器仍然是有意义的。
像素大小:物理像素越大,所能接纳的光子就越多。一般来说,倾向于使用大像素。但这样一来,就需要耗费更多的硅面积来支持所需的 x x y (x by y)阵列以实现相应的分辨率,并且需要更大的光学系统,进而导致物料单成本上升。另一方面,非常小的像素需要复杂的光路设计才能实现良好的光学分辨率。
光学传感器可用于深度感知、环境中的定向和交互,是唯一能够检测颜色的传感器方案。值得一提的是,采用全局快门的图像传感器同时存储整个图像中的像素数据,而没有运动伪影,因此非常适合用在四处移动时。卷帘快门传感器具有更高的动态范围,因此可以在较差的照明条件下更好地工作。全局快门在捕捉运动场景方面具有优势,并且能为开发者和制造商带来其他好处。而最大限度地减少运动伪影是全局快门的一个主要优势。全局快门传感器一次可以捕获整个图像,因此避免了卷帘快门图像中可能出现的失真和伪影,尤其是在捕捉快速移动的物体时。
基于安森美多个系列图像传感器实现机器视觉应用落地
对于机器视觉应用落地来说,图像传感器的高分辨率、低噪声、高帧率、大动态范围、低功耗以及高性价比等特性非常关键的。安森美通过其XGS、PYTHON、Hyperlux LP系列图像传感器,以高分辨率、低噪声、高帧率、大动态范围、低功耗和高性价比等特性,满足工业机器视觉应用对精准、智能、高效的需求,加速机器视觉在工业自动化、智能制造等领域的落地应用。
由于采用了全像素架构,安森美传感器在所有光照条件下都能保留更多细节,即使在低光条件下也不例外。可扩展的产品系列能够减少系统开发成本和时间。
机器视觉技术发展趋势展望
随着工业自动化和智能制造的不断发展,机器视觉技术正迎来前所未有的增长。安森美作为行业领先的图像传感器供应商,凭借技术创新推动着机器视觉应用的加速落地。未来,图像传感器分辨率的进一步提升以满足对更高图像质量和细节捕捉的需求。同时,低功耗和高动态范围(HDR)技术的进步将使图像传感器在恶劣光照条件下也能提供卓越的图像性能,这对于工业检测、自动化装配线等应用至关重要。此外,随着人工智能(AI)技术的融合,图像传感器将更加智能化,能够在边缘进行更复杂的图像处理和分析,从而提高机器视觉系统的整体效率和响应速度。安森美正通过不断的技术创新,引领机器视觉技术向更高效、智能、精准的方向发展。