本篇文章節選自安森美半導體原創文章《安森美半導體領先的智能感知技術和方案應對工業人工智能應用挑戰》。本篇文章是此次系列文章的第一篇，完整文章共兩篇，第二篇將于本周三發布，歡迎大家持續關注~

工業機器視覺、機器人、人工智能技術的發展正配合著政府的智能制造計劃向前推進，圖像傳感器是其中的關鍵技術，其在工業中的應用很廣，包括智能交通、高端安防監控、電影拍攝、醫療影像、生物識別、天文相機，以及常見的機器視覺在工業自動化生產的應用，不同的應用對圖像的分辨率、清晰度、噪聲、以及相機的幀率、系統成本等都有不同的要求，同時工業中人工智能應用的發展給圖像傳感器帶來了更高的挑戰，包括推動了全局快門性能、高速拍攝、大分辨率、使用不可見光譜區域和三維體積深度提供的信息進行關鍵推斷，以及神經網絡處理的發展。安森美半導體是工業機器視覺的領袖之一，具備全方位的產品陣容并不斷開發出領先的技術，解決上述挑戰并推動創新。

高效的工業生產需要機器視覺給出快速又精準的決策

在生產線上用于測量的相機要能快速判斷液位、尺寸，用來定位的相機系統要能快速準確的給出正確的物品位置，及時通知機械手臂在哪里尋找抓取物品，用作計件檢驗的相機系統要能夠快速計算出數量，是否溢出，用作解碼識別的相機系統要能夠快速準確識別二維碼，字符信息等。相機系統做出快速精準決策的關鍵就是圖像能夠清晰準確的提供這些信息，不同的檢測應用對圖像的分辨率、清晰度、噪聲、以及相機的幀率、系統成本等都有不同的要求。

隨著工業自動化的發展，檢測種類的多樣性，驅使圖像傳感器不斷的更新換代，工藝一直在突破提升。這個發展從安森美半導體的幾代CMOS產品系列中可見一斑：

在2005年推出的LUPA系列

開始有了高速輸出接口

接下來2010年推出的VITA系列

在全局快門性能上有了很大了提升，支持卷簾快門和全局快門兩種模式，

在2014年推出的PYTHON系列

增加了像素內圖像矯正，有效的優化了全局快門傳感器的噪聲性能，

2019年剛推出的XGS系列

使用了減少節點的像素工藝對噪聲和圖像一致性更是有了飛躍般的提升，今后安森美半導體將會在工業級圖像傳感器使用背照式和堆棧式工藝來推動圖像傳感器的進一步發展。

隨著工藝的提升，圖像傳感器的像元越來越小，但它卻可以達到大尺寸像元的圖像效果，這就使傳感器的分辨率可以越做越大，帶寬也越來越高，也推動了整體相機系統的提升和發展，來滿足工業生產快速精確的推斷和決策。

人工智能是新工具

快速精確的決策需求推動整個生態系統來實現高級數據收集和推斷，提供了真正進入工業4.0的機會，人工智能(AI)正是需要的新工具，用來管理工業系統成像不斷增長的數據集。

AI可以通過自適應制造、自動質量控制、預測性維護等方案有效地應對當今制造業面臨的挑戰，如工廠中的PCB板檢測、鈑金缺陷檢測、食品衛生檢測、零部件均勻度檢測、平板檢測的應用中，工廠操作員的疲勞會影響對產品質量的一致性評估，但是機器視覺相機和深度學習解決了這個問題。如今，AI已用于60％以上的計算機視覺應用中，而AI在制造應用中的增長已超過50％年復合增長率。

工業中AI應用的發展給圖像傳感器帶來了更高的挑戰，包括推動了全局快門性能、高速拍攝、高分辨率、使用不可見光譜區域和三維體積深度提供的信息進行關鍵推斷，以及神經網絡處理的發展。

全局快門：實現高速視覺成像的關鍵

傳統的卷簾快門圖像傳感器可為靜態或慢速移動的物體成像提供出色的靈敏度。但全局快門在檢測快速移動物體的工業應用中至關重要。

如高速裝配線的機器視覺檢測之類的任務需要準確的判斷，全局快門圖像傳感器通過完全同時同步曝光捕獲所有像素，來消除使用卷簾快門傳感器逐行曝光帶來的空間失真變形的效果，正確還原了運動物體的真實樣子，接下來才能進行強大的AI分類計算。

如安森美半導體的全局快門圖像傳感器XGS 2000，以220 fps的速度捕獲高質量、精確和快速移動的200萬像素全局快門圖像場景，可以為物流和工業掃描儀等不同場景下應用提供清晰、低噪聲的圖像。

圖1：卷簾快門vs. 全局快門

高速也是快速移動物體檢測的工業應用另一個至關重要點。高速裝配線的機器視覺檢查需要快速的幀率和較短的積分時間，可以使用短曝光和快速讀出消除圖像模糊的效果。工廠的視覺檢測基本都是對應高速移動的物體，特別是工廠高速運轉的生產線上，傳送帶的速度特別快，那么在最短的時間內成像讀出數據，減少或消除拍攝圖像中的運動模糊，才能利用AI算法實現正確的智能判斷和快速決策。