机器视觉传感器 机器视觉传感器的工作原理及应用

机器视觉传感器的工作原理及应用

一说到机器视觉传感器，我们都知道它是整个机器视觉系统信息的直接来源，其主要由一个或者两个图形传感器组成，有时还要配以光投射器及其他辅助设备。这个东西的主要功能是获取足够的机器视觉系统要处理的最原始图像。图像传感器可以使用激光扫描器、线阵和面阵CCD工业相机或者TV摄像机，也可以是最新出现的数字摄像机等。

When it comes to the machine vision sensor, we all know that it is the direct source of the information of the whole machine vision system, which is composed mainly of one or two graphics sensors, and sometimes with a light projector and other auxiliary devices. The main function of this thing is to get enough original image to be processed by machine vision system. Image sensors can use laser scanners, linear arrays and area array CCD industrial cameras or TV cameras, or the latest digital cameras.

机器视觉检测设备

机器视觉传感器是从一整幅图像捕获光线的数以千计的像素。图像的清晰和细腻程度通常用分辨率来衡量，以像素数量表示。在捕获图像之后，机器视觉传感器将其与内存中存储的基准图像进行比较，以做出分析。说完机器视觉传感器的原理，咱们再来说说机器视觉传感器的主要应用。

Machine vision sensors are thousands of pixels that capture light from a whole image. The clarity and fineness of images are usually measured by resolution, expressed in pixels. After capturing the image, the machine vision sensor compares it with the reference image stored in the memory to make the analysis. After talking about the principle of machine vision sensor, let's talk about the main application of machine vision sensor.

在汽车组装厂，机器视觉检测设备可以检测涂抹到车门边框的胶珠是否连续，是否有正确的宽度。在瓶装厂，机器视觉检测设备可以检测校验瓶盖是否正确密封、装灌液位是否正确，以及在封盖之前没有异物掉入瓶中在包装生产线，确保在正确的位置粘贴正确的包装标签。在药品包装生产线，机器视觉检测设备可以检测阿斯匹林药片的泡罩式包装中是否有破损或缺失的药片。在金属冲压公司，以每分钟逾150片的速度检验冲压部件，比人工检验快13倍以上。

In the automobile assembly plant, the machine vision inspection device can detect whether the glue beads painted on the door frame are continuous and whether they have the correct width. In the bottling plant, the machine vision testing equipment can check whether the bottle cap is correctly sealed, the filling level is correct, and no foreign objects are dropped into the bottle before the seal is sealed to ensure that the correct packaging labels are attached to the correct position. In the pharmaceutical packaging production line, the machine vision inspection device can detect whether there are broken or missing tablets in the blister packaging of aspirin tablets. In metal stamping companies, stamping parts at a speed of more than 150 pieces per minute is 13 times faster than manual inspection.

深圳市创盈时代科技有限公司是一家专注于机器视觉，视觉检测设备，CCD光学检测设备，机器视觉检测，视觉方案定制，非标自动化设备的研发生产和销售于一体的国家高新技术企业。

本文关键字：机器视觉传感器

36氪首发｜仿视网膜研发新型机器视觉传感器，「锐思智芯」完成数千万元人民币天使轮融资

36氪获悉，新型仿人眼视网膜感知视觉传感器提供商「锐思智芯」近日宣布完成数千万元人民币天使轮融资，投资方为中科创星、联想创投。据悉，资金主要用于感知视觉芯片的流片和相关算法的进一步开发。

锐思智芯成立于2019 年，技术源于瑞士，总部设立在北京，在深圳、瑞士设立了分公司。公司拥有一支兼备算法、软件、硬件、芯片研发能力的顶级团队，以像素结构设计自主研发了仿人眼视网膜的机器视觉传感器芯片「ALPIX」，并以此为基础，提供模组、算法、系统等全套解决方案。该ALPIX芯片同时兼容传统图像传感器工作模式，可以广泛应用于手机、消费电子、自动驾驶、机器人、监控检测等领域。目前，产品已经进入流片准备阶段。

锐思智芯创始人兼CEO邓坚告诉36氪，机器视觉系统虽然在机器人、自动驾驶、手机等电子设备等领域都有了较为广泛的应用，但在感知层面仍有相当的缺陷。主要原因在于现有视觉传感器芯片的设计最初是为了取悦人眼，而不是为了机器感知，因此很多特性与机器视觉的需求不匹配，主要表现在以下两点：

一是传统的视觉图像采集方式以固定频率采集的“帧”为基础，采集存在间隔，拍摄延迟大，容易产生像糊，得到的数据量大，且存在大量同类数据的重复和冗余。这些特性加大了后期数据处理的难度、降低了处理效率、增加了系统延时，使得这类传感器难以进行高效和低功耗的运动目标识别与追踪。

二是传统视觉传感器受光线影响较大，在强光或是极暗的情况下，拍摄画面效果不稳定，可能出现曝光过度和曝光不足的问题。另外，传感器对于光线的快速变化也很难及时做出调整，鲁棒性相对较低。

机器视觉传感器芯片ALPIX特点简析

“面对以上问题，业界的解决方案主要集中在通过提高后端处理器算力和优化算法。然而，视觉传感器作为信息输入的最前端，其工作原理、数据格式已成为限制机器智能发展的主要瓶颈。算力提升和算法优化已无法继续提升整体性能。”邓坚说，“在这个问题上，人眼视网膜工作方式给予了我们很大的启发。视网膜的细胞是独立感知变化，并能将变化信息以生物电脉冲的形式传输给大脑。”

锐思智芯研发的ALPIX事件驱动型动态视觉传感器，正是模仿人视网膜神经元的工作原理。该系统的显著特点是以像素为单位，进行场景的独立连续拍摄和独立的信息处理，同时可以自动调节参数以适应当前光照条件，在极暗或极亮环境、以及明暗快速变换的光照条件下保持良好运行。

ALPIX传感器在感知到光强发生变化时，会以亚毫秒级的响应时间将变化信息传输出来，由于每帧图像只包含变化的信息，而非被动依次读出“帧”内每个像素信息，因而从源头上消除冗余数据，缩减视觉感知的数据量与算力，最终降低了延时和功耗。

“ALPIX传感器输出的数据包括场景特征点变化的高精度时间和空间信息等，将这些变化信息加以处理就可以实现近乎实时的跟踪、特征信息重建、光流等。”邓坚补充道。

此外，由于传感器的每个像素都能连续地单独监测光强波动，使用者可以根据不同的场景要求，设置不同阈值，当变化达到阀值时就会激发事件，数据将被读出输出。值得一提是，ALPIX还有生成与传统图像同等质量照片的“全帧图像模式”，可以兼容现有图像处理算法，几乎可以在所有机器视觉领域代替传统图像传感器。

基于ALPIX数据冗余小、低延时、低功耗、以及大动态范围等特点，该传感器应用于手机的前后置摄像头中，可以实现辅助拍摄、手势识别、人脸识别、智能拍摄等功能；用于机器人中，可实现更快速精准的SLAM和定位避障功能；也可以用于高级自动驾驶辅助系统；另外，也可用于在全天候连续、低功耗监控以及高速物体的工业检测。

商业模式上，锐思智芯以ALPIX芯片为核心，深度融合人工智能算法，建立基于模组的应用，再通过与合作伙伴深度合作，加快落地。目前，公司已与业界龙头企业和科技公司展开合作。

芯片工作流程

根据美国领先的调查机构Grand View Research的分析，预计到2025年全球机器视觉市场规模将达到182.4亿美元，复合年增长率为7.7％。Yole所发布的《Neuromorphic Sensing & Computing 2019》报告预测神经形态半导体(neuromorphic semiconductors）传感和计算芯片，在2029年将达到约70亿的市场规模。

事件驱动的图像传感器可以有效突破传统图像传感器数据冗余、延时、算力的瓶颈，也越来越受到巨头的关注，此前三星曾在2017年ISSCC大会和2019年IEDM大会上展示其动态视觉传感器技术。索尼和法国创企PROPHESEE共同开发了神经形态视觉系统——基于事件驱动技术的堆叠式视觉传感器。

关于投资：

联想创投董事总经理梁颖表示：联想创投定位科技产业，专注布局智能互联网的未来，看好边缘计算领域前景。事件驱动型传感器是基于event-based, 而图像传感器是frame-based，在底层原理上有所区别。锐思智芯的视觉领域新型传感器在智能移动设备上如PC、smart phone、Pad等家庭消费类智能硬件，甚至自动驾驶，安防监控领域都会不断有创新应用出现。虽然这是个新技术，但相信在产业、学术共同努力下，会逐步在各场景落地。

中科创星投资总监刘水表示：人工智能的发展产生海量数据，目前的AI芯片在不断提升后端处理能力同时还要平衡成本和功耗。事件驱动型传感器凭其特点，突破了传统图像传感器的瓶颈，形成颠覆式创新，有望用于机器视觉各领域。锐思智芯在该领域积累深厚，掌握核心技术；同时具备丰富量产经验，能够快速产品化，我们十分看好公司未来的发展。

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