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機器視覺大變局,從“掃描”到“洞察”

作者: 時間:2026-04-10 來源:安森美 收藏
系列文章:
  1. 2026-04-10機器視覺大變局,從“掃描”到“洞察”
  2. 2026-04-14從原理到應(yīng)用,深度解碼Hyperlux? ID iToF 技術(shù)
  3. 2026-04-17高精度+消除運動偽影!安森美Hyperlux? ID解鎖機器視覺應(yīng)用新可能

深度感知是現(xiàn)實應(yīng)用中不可或缺的關(guān)鍵功能。 (onsemi) 的 Hyperlux? ID 間接飛行時間 (iToF) 深度傳感器,憑借更少、更小、更簡單的器件,即可實現(xiàn)高精度深度感知。我們將通過一系列文章介紹應(yīng)用痛點以及Hyperlux ID,本文為第一篇,將介紹應(yīng)用發(fā)展趨勢和深度感知的技術(shù)難題。

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圖1.Hyperlux ID 深度傳感器核心應(yīng)用示意

深度感知:工業(yè)自動化與 AI 視覺的感知基石

現(xiàn)代機器不僅要能夠移動,更需自主感知周圍環(huán)境、識別操作對象,并理解周圍的世界。工業(yè)組件要實現(xiàn)真正的自動化,其核心在于感知、定位并與世界交互的能力。當(dāng)這類組件由人工智能 (AI) 驅(qū)動時,就需要深度傳感器為處理器提供視覺感知能力。對機器視覺而言,要實現(xiàn)這種感知級別的識別能力,絕非易事。

當(dāng)機器執(zhí)行物體操作或規(guī)劃前方路徑時,其處理器需要在極短時間內(nèi)獲取盡可能多的深度數(shù)據(jù)點。傳統(tǒng)圖像傳感器會產(chǎn)生大量數(shù)字偽影,包括光暈、拖影、過飽和以及運動模糊。這些偽影并非真實的環(huán)境信息,如果缺乏深度感知功能及深度數(shù)據(jù)的有效解析手段,機器的處理器將無法做出準(zhǔn)確推斷。我們固然可以寄希望于人工智能或機器學(xué)習(xí)算法,助力機器區(qū)分真實場景與虛假干擾。但這里真正需要的是一款性能強大且穩(wěn)定可靠的深度傳感器,從而讓機器無需再從不可靠的視覺證據(jù)中去推測真實場景。

本文旨在探討如何為具體應(yīng)用挑選合適的深度傳感器。作為全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體器件制造商之一,生產(chǎn)各類傳感器,包括基于 CMOS 的圖像傳感器、超聲波傳感器、短波紅外 (SWIR) 傳感器以及激光雷達。

激光雷達之所以能實現(xiàn)遠距離深度感知,是因為它采用了直接飛行時間 (dToF) 技術(shù)。當(dāng)應(yīng)用場景中最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)需求是實時測距時,dToF 技術(shù)能為激光雷達提供優(yōu)于其他深度感知方法的采集速率,并具備檢測激光回波路徑中多個物體的能力。通過采用二維單光子雪崩二極管 (SPAD) 和硅光電倍增管陣列 (SiPM) 技術(shù),激光雷達組件能夠探測最遠 300 米范圍內(nèi)的單光子信號。

然而激光雷達在分辨率方面存在局限。為實現(xiàn)全視場覆蓋,激光雷達需對前方場景進行掃描,就像用畫筆在整個畫布上逐步涂繪一樣。這種方式難以識別遠方物體的特征,尤其在物體邊緣輪廓不夠清晰時,這一問題更為突出。

開發(fā)未來機器視覺應(yīng)用的工程師需要充分了解各類技術(shù)的差異,從而為自身的研發(fā)工作選擇合適的成像設(shè)備。

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圖2.機器視覺典型應(yīng)用場景

當(dāng)機器視覺系統(tǒng)檢測到其感知范圍內(nèi)存在物體時,它不僅需要判斷物體的距離,還需推斷物體的形狀與結(jié)構(gòu)。這要求系統(tǒng)通過更高密度的數(shù)據(jù)點采集,獲取前方場景的更多數(shù)據(jù),以實現(xiàn)更高的分辨率和保真度。例如:

  • 工業(yè)安防系統(tǒng)聚焦大門或特定入口,探測約 10 米半徑內(nèi)的移動物體或活動跡象

  • 視頻會議系統(tǒng)拍攝畫面內(nèi)的人物,當(dāng)人物起身在室內(nèi)走動時,系統(tǒng)會自動調(diào)整構(gòu)圖與對焦

  • 倉庫和物流中心的庫存管理系統(tǒng)持續(xù)核驗貨物庫存數(shù)量及其存儲位置

  • 工廠檢測系統(tǒng)對零部件不間斷檢測,排查潛在瑕疵和缺陷

  • 物流系統(tǒng)對貨物和包裹進行常態(tài)化尺寸測量,以優(yōu)化運輸方案并提升運輸安全性

  • 車輛裝載系統(tǒng)持續(xù)不斷地將庫存貨架上的貨物轉(zhuǎn)移到運輸車輛上

此類應(yīng)用場景均需要高分辨率深度傳感器來識別前方的物體,并輔助軟件推斷抓取、搬運或操作物體的最優(yōu)方案。通過物體的外形或結(jié)構(gòu)判斷其屬性,離不開深度感知技術(shù)的支持。這項任務(wù)的難點在于,圖像仍是二維平面信息。但借助一些技術(shù)手段,可從二維數(shù)據(jù)中推導(dǎo)三維空間信息。安森美最新推出的 Hyperlux ID iToF 深度傳感器,便集成了這類前沿技術(shù)。

深度感知的技術(shù)難題

距離屬于一維空間概念。激光束的特性恰好體現(xiàn)了一維空間感知方式的全部優(yōu)勢與局限。對于以激光束作為感知機制的設(shè)備而言,要確定傳感器前方的環(huán)境構(gòu)成,就必須通過多次掃描并整合掃描所得的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)。盡管技術(shù)發(fā)展正不斷加快這一掃描過程,但此類設(shè)備仍然存在物理限制。

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圖 3. 四種主流視覺技術(shù)的固有性能表現(xiàn)
 綠色:廣泛使用;黃色:偶爾使用,但并非總是可靠;紅色:從不使用

實現(xiàn)深度感知至少需要一張二維圖像,而若能獲得兩張及以上二維圖像,則可推斷出三維信息。具備深度感知功能的圖像傳感器,其有效感知范圍受限于傳感器自身的分辨率。而激光束則不存在這一局限。我們可以為近地軌道 (LEO) 衛(wèi)星搭載激光雷達設(shè)備,從上千公里高空對地表地形與海平面進行精準(zhǔn)測繪。

正是這一本質(zhì)區(qū)別,界定了激光雷達與圖像傳感器在工業(yè)應(yīng)用中的不同適用領(lǐng)域。如今,日常生活中越來越多的自動化設(shè)備,開始采用基于 CMOS 的圖像傳感器來實現(xiàn)深度感知功能。在過去,基于 CMOS 的傳感器并不適用于消費級數(shù)碼相機,尤其是專業(yè)攝影領(lǐng)域。這類傳感器對光學(xué)噪聲和電磁干擾十分敏感,而早期數(shù)碼相機所采用的電荷耦合器件 (CCD),則能很好地解決這兩大問題。

智能手機時代的到來徹底改變了這一局面。業(yè)界借助 NASA 噴氣推進實驗室為航天項目研發(fā)的相關(guān)技術(shù),優(yōu)化了 CMOS 傳感器的能效表現(xiàn)與實際應(yīng)用價值。如今,安森美基于 CMOS 的 Hyperlux ID AF0130 和 AF0131 傳感器,相比 CCD 圖像傳感器與激光雷達組件,展現(xiàn)出多方面優(yōu)勢,具體如下:

  • 能效更高,適用于需要低直流電壓或電池供電的應(yīng)用場景。

  • 更易集成到機器設(shè)計與組件封裝中。

  • 熱特性大幅優(yōu)化,無需主動散熱系統(tǒng)。相較之下,激光雷達的光電探測器對溫度尤為敏感,尤其在 35°C 或以上環(huán)境中。

  • 深度感知精度極高,依托 120 萬像素 (MP) 分辨率和背照式 (BSI) 技術(shù),結(jié)合傳感器內(nèi)置的圖像處理能力,可顯著提升感知精度。

  • 圖像曝光速度更快,通過優(yōu)化傳感器的圖像信號處理、存儲及讀取方式,實現(xiàn)更快的曝光效率。

  • 可編程性更強,支持通過情景感知功能對圖像傳感器進行微調(diào),使其更好地適配具體應(yīng)用需求。

未完待續(xù),后續(xù)推文將繼續(xù)介紹、Hyperlux ID 結(jié)合智能 iToF 技術(shù)如何攻克實際應(yīng)用挑戰(zhàn)。


關(guān)鍵詞: 安森美 機器視覺

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