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这些图像传感器如何选-常州机器视觉学习,常州工业机器人学习
日期:2024-1-24 14:00:53人气:  标签:常州机器视觉学习 常州工业机器人学习

随着科学技术的发展,机器视觉在智能交通系统 (ITS)中扮演着越来越重要的角色。无论是自动车牌识别、违法停车检测,还是行人检测、交通流量分析,甚至行车违章识别,都离不开高质量的图像传感器的支持。这些传感器必须具备高分辨率、高帧率、宽动态范围和低噪声等特性,以适应各种环境条件,满足不同应用的需求。


机器视觉有哪些特点,与人类视觉相比如何?

虽然人类一直希望看到全彩色和高分辨率,但对于各种机器视觉应用而言,这并不是必需的。在机器视觉中,图像本身并不是最重要的。最重要的是存储在图像中的信息:例如,硅晶片上缺陷的位置和大小、存储在条形码或二维码中的数据,或者车牌上的数字和字母。


机器视觉有哪些快速增长的应用领域?

ITS就是其中之一,尤其是在中国。安装在交通信号灯杆上的摄像头会监控车牌号并侦测是否有闯红灯和其他违规行为。对于超速或违法闯入特定区域,也以数字化方式进行抓拍甚至强制执行罚款。当发生违规行为时,ITS会记录驾驶员的行为,例如开车时使用手机。用于ITS应用的摄像头通常每通道至少需要1,000到1,500像素水平的分辨率,一些ITS供应商正在转向2,000像素以为将来做准备。对垂直分辨率的要求也在增长,因为ITS用户希望更多地了解驾驶员正在做什么,行人是否在人行横道上,以及附近交通信号灯的状态等信息。

平板显示器检测是另一个不断增长的领域,检测发生在不同的层面,包括在制造过程中检查每个LED是否打开和关闭,以及在最终测试中检查所有 LED 的亮度是否均匀。还有其他应用领域,包括太阳能面板检测和硅晶片检测。此外,安森美 (onsemi) 传感器还可用于自动化仓库中的机器人作业。


对分辨率、动态范围和帧率等规格的要求有何改进?

这些规格主要适用于移动的目标。摄像头制造商希望为硅晶圆检测和太阳能面板检测等应用提供更高的分辨率。人眼具有高动态范围,因此人们自然希望在图像传感器中复制这种特性。目前,12-bit分辨率对于大多数高性能机器视觉应用来说已经足够,但有一些应用也已经开始探索 14-bit解决方案。

另请注意,高分辨率、高动态范围和快速帧率相结合会产生大量数据。安森美提供标准接口以便从我们的传感器中传输数据,接下来客户需要提供数据处理能力以从数据中获得有意义的结果。还值得注意的是,对低性能传感器的需求仍然很大。比如,条形码扫描不需要用到 5000万像素的 12-bit彩色传感器。


除了分辨率、动态范围和帧率之外,客户还应该注意哪些其他规格参数?

另一个关键规格是功耗。保持传感器的低功耗可以延长便携式设备的电池续航时间,尤其是在高帧率的情况下。此外,功耗意味着发热,而在图像传感器中,热量意味着噪声,因此保持低功耗有利于提高整体图像质量。


选择特定图像传感器时还需要考虑哪些其他特性?

在设计摄像头时,选择一个可以支持多种分辨率和配置以及 IP 再利用的传感器系列。对于您的应用,远心配置可能就足够了。如果远心配置不足以满足需求,可寻找具有针对特定用例(例如 ITS)的主光线角 (CRA) 优化的传感器系列。

此系列的一个示例是安森美 XGS 图像传感器。XGS传感器提供11种分辨率,从2Mp到45Mp不等,其中一个尺寸支持2Mp到16Mp的分辨率,而另一个尺寸支持20Mp到45Mp的分辨率。所有版本均提供真正的全局快门和12-bit模数转换器。面向ITS市场的版本提供了优化的CRA调整。所有XGS传感器都具有低功耗特性,在某些情况下耗散的功率是竞品器件的一半。


图像传感器在不久的将来会怎样?

对于高端机器视觉应用,仍将以追求更高分辨率为目标。光学格式将变得更大,像素将需要变得更小,以使传感器尺寸可控,并允许使用更低成本的镜头系统。大传感器尺寸对数据读出性能要求较高,随着线缆长度的加倍,连接线寄生效应将会翻两番。在制造方面,更高密度的传感器本质上更容易受到伪影的影响,而良率优化对于降低成本至关重要。

就应用和市场而言,从手机到汽车仪表盘再到80英寸的电视,面板和显示器随处可见,这推动了用于监测它们的传感器和系统的需求,且蕴藏巨大的发展空间。

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