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。
高性能图像传感器如何选？全面理解性能的多个维度
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：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。
PYTHON 系列 全局快门图像传感器是针对典型机器视觉应用（包括检查、跟踪、测量等）进行优化的产品线。该系列提供基于 4.5um 或 4.8um 像素的 8 种分辨率，从 VGA 开始，最高 2500 万像素。帧率为 >800fps 至 80 fps 不等，具体取决于分辨率。所有 PYTHON 器件都有独特的“二次方增速”特性，即帧率的增加取决于所读取的感兴趣区域的垂直和水平尺寸。PYTHON 有黑白、彩色和近红外增强三种版本，同时针对选定的分辨率提供多种速度和质量等级选项。*博客内容为网友个人发布，仅代表博主个人观点，如有侵权请联系工作人员删除。
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