[导读]在更快的毗连速度、更高的主动化水平和更智能系统的鞭策下，工业4.0加速了视觉手艺在制造业中的利用，并将智能化引入到以往简单的数据收集系统中。上一代视觉系统负责捕获图象，对其进行封装以供传输，并为后续的FPGA、ASIC或昂贵的SoC等器件供给图象数据进行处置。现在，工业5.0更进一步，经由过程在全部数据通路中融入人工智能（AI）与机械进修（ML），实现年夜范围定制化。摄像头变得智能化，具有在利用层面处置的图象数据，仅输出用在决议计划的元数据。 在更快的毗连速度、更高的主动化水平和更智能系统的鞭策下，工业4.0加速了视觉手艺在制造业中的利用，并将智能化引入到以往简单的数据收集系统中。上一代视觉系统负责捕获图象，对其进行封装以供传输，并为后续的FPGA、ASIC或昂贵的SoC等器件供给图象数据进行处置。现在，工业5.0更进一步，经由过程在全部数据通路中融入人工智能（AI）与机械进修（ML），实现年夜范围定制化。摄像头变得智能化，具有在利用层面处置的图象数据，仅输出用在决议计划的元数据。 这两代之间的要害成长是存眷边沿端产生的转变。我们世界素质上以摹拟为主，很多帮忙我们平常糊口的电子与电机（EEM）系统都是由各类感知输入驱动的。视觉（光）、温度（热）、音频（声）、距离与位置、压力（触觉）等系统边沿真个电子传感器收集这些物理输入，并将其转化为处置后的数据，以实现智能化并便利决议计划制订。工业4.0提出了对这类传感器智能和高效的需求。现在，非工业和贸易利用范畴的浩繁传感器不竭成长，从根本类型成长到合适工业主动化流程和尺度的加强版本。 在年夜范围采取传感器的同时，人们也在鞭策更低功耗的电池驱动智能装备普遍利用。功耗给视觉系统带来了分歧的挑战，而图象传感器若何以立异的方式解决这些挑战，同时供给出色的机能，将成为视觉系统的差别化身分。 图象传感器--视觉感知的输入机制 视觉感知已成为在边沿端收集数据的主要体例之一，搜集到的图象数据可以或许被快速且高效地用在决议计划制订。例如，若疏忽觉传感器，场景中的物体需要无数个特定的传感器来转达场景的组成。这会发生年夜量数据并需要重大的处置工作，也许还得靠好命运，才能获得场景的真实显现。别的，在高效的系统中，一张图象便可以在一帧数据中转达场景中的所有信息。 这类简洁的数据表示情势使图象传感器得以加快成长，为智妙手机等消费类移动产物供给撑持，其分辩率跨越一亿像素，在硬件和软件的撑持下，为静态图象和视频流供给出色的细节特点。因为移动产物首要办事在文娱和小我利用，是以其制订决议计划的方针略有分歧。但是，面向汽车、工业和贸易利用的视觉系统办事在高度以方针为导向的需求，此中很多系统利用（传感器）输出进行基在机械的决议计划，并要求在分辩率、帧率和功耗之间到达邃密均衡。 跟着边沿智能的主要性日趋加强，这些利用必需顺应分歧用例需求。此刻，很多利用都需要更高的分辩率和更超卓的整体机能，以辅助计较机视觉、机械视觉和主动化决的策系统。良多环境下，人们很是巴望取得更丰硕的细节，由于这些细节有助在削减毛病决议计划。跟着分辩率的提高，图象传感器中的像素数目也会增添，响应地，传感器向图象旌旗灯号处置器（ISP）或系统芯片（SoC）供给的图象数据量也会增添。传感器发生的年夜量图象数据和ISP/SoC对这些数据的处置会致使高功耗，从而给视觉系统设计带来庞大承担。 图1 图象传感器发生的数据随分辩率和帧速度成指数增加 此刻，设计人员需要应对高功率电子元件带来的高功率传输、功耗和系统物料清单（BOM）本钱等问题。固然下降功耗是年夜势所趋，但热治理也是一个挑战，由于年夜大都视觉系统都依靠对流气流来披发系统中发生的热量。图象传感器对热量高度敏感，假如不克不及选择恰当的设计并有用治理上述身分，就会发生不成靠的视觉系统。 一切始在量子效力 图象传感器的量子效力（QE）是指光电二极管最年夜限度地将入射光子转换成电子的能力。尽人皆知，QE 越高，图象亮度越好。更高的 QE 值在弱光前提下很是主要，这凡是经由过程利用更年夜的像素尺寸或在场景中添加可见光或不成见光来实现。不管哪一种方式，城市增添视觉系统必需撑持的本钱、功耗和空间，并可能会按照图象传感器的机能和场景前提呈指数级增加。 图2分歧波长下可比力像素尺寸的归一化量子效力曲线 这在凡是利用红外发光二极管（IR LED）的不成见照明环境下特别严重，其发生的光波长为850nm和940nm。这些波长能被图象传感器探测到，但人眼没法发觉。在行业中，这凡是被称为 "自动照明"。 红外发光二极管需要供电并发生功耗，占用年夜量空间，并显著增添系统 BOM本钱。在近红外光谱中具有高量子效力的图象传感器可以或许在不牺牲图象质量的条件下，削减其利用数目、下降光照强度和整体BOM本钱。 图象质量更高，整体具有本钱更低 主要的是要确保图象传感器像素供给的高 QE 不会遭到数据通路其他部门噪声的影响，从而影响整体图象质量。例如，假如像素布局没有足够的像素距离，像素间串扰就会下降调制传递函数（MTF）和对图象的对照度/清楚度，终究影响图象质量。另外一个可能造成侵害的身分是读出电路机能欠安致使的高读取噪声。 图象质量欠安会给ISP/SoC带来没必要要的承担，使其需要处置更多的数据，从而下降视觉系统的整体帧率，或以更高的时钟频率运行来保持不异的端到端时序。在前一种环境下，视觉系统的效力会年夜年夜下降，而不管哪一种环境，系统终究城市发生更多的功耗。为了应对处置承担，可能需要配备更进步前辈资本的ISP/SoC，这将进一步增添整体BOM本钱。而优异的图象输出质量可以或许减缓上述各种不足，下降视觉系统的整体具有本钱。 子采样模式 安森美（onsemi）公司的图象传感器（例如HyperluxTM LP产物系列）已意想到这些操作需求，并集成了多种子采样模式。这些模式，如归并（Binning）、裁剪（Cropping）和跳采（Skipping），可以或许年夜年夜削减生成和传输所需的带宽。 安森美Hyperlux LP系列产物 这些功能使视觉系统变得很是智能，可以或许按照用例需求选择最优的功耗/机能设置装备摆设。例如，在生物辨认扫描仪中，此刻可以操纵配备500万像素传感器阵列的单个系统，以逐步加强的扫描体例，完成子采样模式下的单个指纹扫描到全分辩率脸部扫描。最主要的是，ISP/SoC领受到的数据量削减，从而下降了其本身和全部视觉系统的功耗。 缩减数据范围 高分辩率图象传感器会占用年夜量带宽来输出数据。例如，以60帧/秒速度工作的2000万像素传感器将传输12 Gbps图象数据，这些数据不但需要在传感器内部的高速接口中妥帖处置，还需要由领受这些数据的ISP/SoC进行处置。处置如斯重大的数据需要在这些处置引擎中投入昂贵且专用的资本和电力，并可能致使年夜量的功耗/热治理问题。另外，接口速度的限制也增添了这一挑战。 在年夜大都利用中，可能只有小部门时候需要在全分辩率下全速运行，其余时候则仅需较低分辩率。固然子采样模式可以下降带宽并有其本身优势，但在分辩率选择或场景完全性方面会遭到必然的限制。 传感器内的缩放器有助在降服这些限制，有用知足低分辩率操作的需求。它们可以或许在泉源节制带宽，而不是由 ISP/SoC 治理。它们可以或许在最年夜水平上供给邃密的粒度节制，同时连结完全的视场角（FOV）。安森美 AR2020 图象传感器（Hyperlux LP 产物系列的 2000万像素成员）的图象缩放算法很是复杂，即便在分辩率年夜幅缩放的环境下，也能供给超卓的图象质量。举例来讲，固然获得远距离物体的细节确切需要 2000 万像素，但可能只需要图象的某个特定区域，而不是全部图象。经由过程对这一动态界说的区域进行裁剪或缩放，便可以取得 2000万像素传感器的优势，而无需延续处置相当在 2000万像素的数据。 图4 scaling比binning发生的伪影更少，从而提高图象输出结果 尽量休眠，按需叫醒 传感器可以处在极低的工作状况，在年夜大都工作时候内以低分辩率、最低帧速度运行。当检测到活动时，它会切换到预定的设置装备摆设--活动叫醒（WOM）模式。图象传感器有能力处置这些转变，并让 ISP/SoC 将其切换到所需的模式/设置装备摆设。它还能进一步屏障与利用无关的活动区域，从而使传感器和视觉系统加倍精准、高效。之前，这一功能是在处置器中完成的，但在传感器上实现这一功能可削减系统资本和功耗。 图5 活动叫醒等功能使视觉系统具有高度的方针驱动性 我们可以看到这些功能在电池供电的利用、智能门禁系统、零售扫描仪、医疗监测系统等近似利用中发生的深远影响。电池供电的利用从这些传感器中取得了最年夜的益处，由于它们可以最年夜限度地下降系统功耗。在4K视频门铃利用中，像安森美AR0830如许的800 万像素图象传感器在满负荷状况下会传输6G数据，但此刻它可以在WOM模式下运行跨越98%的工作时候。在预检测阶段，它发生/传输的数据量极低，全部视觉系统的运行功耗仅为全工作模式下的一小部门。 迄今为止，图象传感器作为数据捕获和数据传输器件一向表示超卓。正如安森美 Hyperlux LP 产物系列中所揭示的那样，上述趋向和前进使这些传感器成为内置智能利用的壮大边沿器件。经由过程集成更好的像素手艺、可设置装备摆设的智能存眷区域、活动检测等功能，此刻可以被设计用来知足特定的用例需求，从而打造出机能出色且功耗极低的差别化高效视觉系统。

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