相机传感器在机器视觉领域的应用
相机传感器是光敏检测器，可将入射光子转换为可由数字设备读取的电信号。大多数相机使用 2D 阵列检测器，为给定应用选择正确的传感器类型通常需要在成本、所需的最终图像分辨率和必要的读出速度之间进行权衡。
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最常见的相机传感器类型是电荷耦合器件 (CCD) 或互补金属氧化物半导体 (CMOS) 图像传感器。这是两种不同的传感器技术，根据最终设备的可能运行条件，它们具有不同的优势和劣势。
从历史上看，CCD 传感器一直是高分辨率和弱光应用的首选传感器。CCD 传感器是一个像素阵列，由在受到光子撞击时会产生电子的材料制成。一系列电极收集并读出产生的电荷，通常通过单个放大器。通过将电荷转移到其他像素上来读取每个像素。由于放大级的设计，CCD 通常具有非常低的噪声读数。CCD 可以设计为在该检测范围的大部分范围内具有出色的动态范围和良好的线性度，这可以简化许多测量。由于每个像素都需要单独读�。虼硕杂谑褂谜庵旨芄勾唇ㄌ乇鸫蟮恼罅屑觳馄骼此担寥∈奔淇赡芑岢鱿治侍�。
然而，近年来，CMOS 技术取得了许多进步，特别是对于小尺寸、轻量级的“片上相机”应用，CMOS 传感器现在已成为最广泛采用的技术。制造方面的改进有助于降低噪声水平，虽然很少有 CMOS 传感器拥有与 CCD 传感器相同的动态范围，但 CMOS 传感器的功率效率和成本效益通�？梢悦植拐庖坏�。
机器视觉
机器视觉是一个快速增长的领域，2021 年价值 32.3 亿美元，预计同比增长 7.7%。机器视觉涉及视觉信息的捕获，可能使用相机传感器，以及图像识别的使用，因此计算机可以将这些视觉信息“解释”为有用的数据。
机器视觉的成功和快速发展是因为它在一系列应用中的实用性，包括工业自动化、自动驾驶汽车和机器人的创建，以及更普遍的“智能”系统，其中设备可以响应环境中的外部刺激。开发机器视觉系统的主要挑战之一是创建视觉捕获系统，该系统可以提供足够高质量的图像，使自动图像识别算法能够以高精度有意义地解释数据。许多机器视觉应用程序也适用于不一定连接到有线网络或电源的自动驾驶汽车或机器人，因此任何图像处理都需要足够轻巧，以便可以在足够短的时间内执行机器以具有有意义的响应，无需巨大的能量或计算需求。
CMOS 相机传感器
CMOS 传感器已成为促进许多机器视觉应用发展的关键技术之一。许多自动化任务需要 3D 对象识别，而不仅仅是 2D，因此通常必须使用多个摄像头传感器来提供不同的视点来识别所看到的完整 3D。CMOS 技术的成本效益特性使得更复杂的机器视觉应用现在在经济上可行。 CMOS 传感器量子效率的提高也有所帮助，因为图像需要更短的曝光时间，更具挑战性的低光环境条件不再构成不可能的挑战。
相机传感器的质量是设备整体光学性能的关键，因此虽然可以使用聚焦光学器件和光圈来帮助创建更清晰的图像，但芯片的质量通常会决定最终分辨率。由于 CMOS 传感器响应速度快且读出时间非常短，因此它们可用于快速捕捉一系列图像以应对动态变化的情况。虽然从数据处理的角度来看，如果需要将许多图像作为序列的一部分进行分析，这非常具有挑战性，但就总信息内容而言，此类图像堆栈提供了大量潜在的分析材料。快速捕捉图像还有助于规避运动�：任侍�。
机器视觉传感器的发展
机器视觉正在成为 CMOS 传感器的一个巨大应用领域，尽管为应用选择正确类型的传感器非常重要。 降低相机传感器成本的一种方法是使用仅对单一颜色敏感的传感器。然而，对于在图像解释步骤中经常使用水果颜色作为有用信息的水果成熟度评估等应用，单一颜色检测器可能不适合。为图像捕获和可在可见光区域之外运行的传感器开发更快的帧速率是机器视觉相机传感器开发的两个主要领域。 更快的捕捉意味着更少的运动�：侍狻Ｐ矶嘤τ靡步芤嬗诳梢源雍焱獠ǔせ竦玫墓馄仔畔⒗嘈�。