（文章來源：微迷網）

據麥姆斯咨詢介紹，新的成像應用正在蓬勃發展，從“工業4.0中”的協作機器人，到無人機消防或用于農業，再到生物特征面部識別，再到家庭中的護理點手持醫療設備。出現這些新應用程序的一個關鍵因素是，嵌入式視覺比以往任何時候都更普及。嵌入式視覺不是一個新概念；它只是定義了一個系統，其中包括一個視覺設置，在沒有外部計算機的情況下控制和處理數據。它已廣泛應用于工業質量控制，最為人熟悉的例子比如“智能相機”。

近年源于消費類市場經濟適用硬件器件的開發，相較于以往使用電腦的方案，這些器件大幅度減小了材料清單（BOM）成本和產品體積。舉個例子，小型系統集成商或OEM現在能夠小批量采購諸如NVIDIA Jetson的單板機或模塊系統；而較大型的OEM則可以直接獲得如高通驍龍（Qualcomm Snapdragon）或英特爾（Intel）Movidius Myriad 2 等圖像信號處理器。在軟件級方面， 市面軟件庫能夠加快專用視覺系統的開發速度，減小配置難度， 即便是針對小批量生產。

第二個推動嵌入式視覺系統發展的變化是機器學習的出現，它使實驗室中的神經網絡能夠接受培訓，然后直接上傳到處理器中，以便它能夠自動識別特征，并實時做出決定。

能夠提供適用于嵌入式視覺系統的解決方案，對于面向這些高增長應用的成像企業來說至關重要。圖像傳感器由于能夠直接影響嵌入式視覺系統的效能和設計，因而在大規模引進中有重要角色，而它的主要推動因素可概括為：更小尺寸、重量、功耗和成本，英語簡稱為“SWaP-C”（decreasing Size， Weight， Power and Cost）。嵌入式視覺新應用的加速推動器是滿足市場需求的價格，而視覺系統成本正是實現這要求的一個主要制肘。

減小視覺模塊成本的第一個途徑是縮小產品尺寸，原因有兩個：首先是圖像傳感器的像素尺寸愈小，晶圓便可以制造更多的芯片；另一方面傳感器可以使用更小更低成本的光學組件，二者都能夠降低固有成本。例如Teledyne e2v的Emerald 5M傳感器把像素尺寸減小至2.8μm，讓S口（M12）鏡頭能夠用于五百萬像素全局快門傳感器上，帶來直接的成本節省──入門級的M12鏡頭的價格約為10美元， 而較大尺寸的C口或F口鏡頭成本是其10到20倍。所以減小尺寸是降低嵌入式視覺系統成本的有效方法。

對于圖像傳感器制造商來說，這種降低的光學成本對設計有另一個影響，因為一般來說，光學成本越低，傳感器的入射角越不理想。因此，低成本光學需要在像素上方設計特定的位移微透鏡，以補償來自廣角的畸變和聚焦光。

除了光學優化，傳感器接口的選擇也間接影響視覺系統的成本。MIPI CSI-2接口是實現節約成本的最合適選擇（它最初是由MIPI聯盟為移動行業開發的）。它已被大多數ISP廣泛采用，并已開始在工業市場采用，因為它提供了一個從NXP、Nvidia、高通公司或Intel等公司的低成本的片上系統（SOC）或模塊上系統（SOM）的集成。設計一種具有MIPI CSI-2傳感器接口的CMOS圖像傳感器，無需任何中間轉換器橋，直接將圖像傳感器的數據傳輸到嵌入式系統的主機SOC或SOM，從而節省了成本和PCB空間，當然，在基于多傳感器的嵌入式系統（如360度全景系統）中，這一優勢更為突出。

不過這些好處受到一些限制，因為MIPI接口的連接距離限制為20cm，這在傳感器距離主機處理器較遠的遠程設置中可能不是最佳的。在這些配置中，以犧牲小型化為代價，使用集成更長接口的相機板解決方案是比較好的選擇。一些現成的解決方案可以集成，例如工業相機制造商（如Flir、AVT、Basler等）的相機板通常可在MIPI或USB3接口中使用，后者能夠達到的范圍可以超過3米至5米。

在投資新產品時，不斷上升的開發成本往往是一個挑戰；它可能會在一次性開發費上花費數百萬美元，并給上市時間帶來壓力。對于嵌入式視覺，這種壓力變得更大，因為模塊化（即產品能否切換使用多種圖像傳感器）是集成商的重要考慮。幸運的是，通過在傳感器之間提供一定程度的交叉兼容性，例如，通過定義共享相同像素體系結構的組件系列以具有穩定的光電性能，通過具有共用光學中心來共享單個前端機制，以及通過兼容的PCB組件來簡化評估，集成和供應鏈，從而減小開發費用。

為簡化相機板設計（即使用于多款傳感器），有兩種方法設計傳感器封裝。針腳對針腳兼容是相機板設計人員的首選設計，因為它能使多種傳感器共享同一電路和控制，使得組裝完全不受PCB設計影響。另一個選擇是采用尺寸兼容的傳感器，這樣同一PCB可以使用多款傳感器，但是這也意味著他們可能要應付每一款傳感器的接口和布線的差異狀況。