出现创新技术以应对不断发展的机器视觉和成像挑战

成像技术已成为许多先进自动化应用的主要驱动力。这不再是是否的问题 一个系统应该利用视觉和成像。相反，这些技术经常需要 取得成功。机器视觉还通过提高与工业 4.0 中的概念（例如 AR/VR、IIoT、机器人引导和大数据分析）相关的生产力，在更广泛的自动化领域发挥着至关重要的作用。

机器视觉组件市场正在蓬勃发展，这是需求持续增长的证据。部分增长可归因于现有技术的进步以及新组件的引入，这两者都扩展了各种应用程序的功能。虽然视觉和成像的许多一般领域都受到了影响，但这里有一些需要关注的类别，以及一些值得注意的新兴组件。

3D 成像不断进步

3D 成像虽然不是一项新兴技术，但已成为机器视觉市场中成熟而强大的一部分，具有用于关键高级自动化任务（包括计量、检测和制导）的全新和更新组件和系统。随着此类成像的可靠性、精度和易用性的提高，用例正在扩大。

此类别中的一种关键成像系统是扫描激光轮廓仪（3D 轮廓仪）。该设备使用激光线三角测量来获取和创建零件表面的高精度轮廓，通常是传感器或零件处于运动状态。虽然许多公司提供竞争产品，但自动化技术有限公司 (www.automationtechnology.de) 提供了此类成像的一种新实现。其 MCS 系列模块化传感器允许用户配置相机和激光线发生器的物理布局。这种独特的安排为实施提供了额外的灵活性。

康耐视 (www.cognex.com) 现有技术的进步，In-Sight 3D-L4000 具有新的无斑点蓝色激光扫描和广泛的 3D 分析和测量工具，所有这些都在熟悉的 In-Sight 电子表格中实现环境。该类别中一个完全不同的新兴产品是 Saccade Vision MD 3D 成像系统 (www.SaccadeVision.com)。该设备不需要部件或传感器运动，可以自动从多个方向扫描视野，并在单个图像内具有多个可变分辨率。 Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com) 的新型闪光灯传感器具有更高速的专业功能，专门针对高级激光扫描系统。

除了 3D 分析之外，许多机器视觉组件还获得了全帧 3D 点云。这种类型的成像正在推动新兴用例，特别是对于 3D 机器人制导应用，如灵活的随机零件处理和垃圾箱拣选。最近的两个产品来自 IDS（www.ids-imaging.us/ensenso-stereo-3d-camera.html）和 Zivid（www.zivid.com）；两者都推出了专为机械臂末端安装而设计的超紧凑、轻便的结构光成像系统。

来自传感器制造商的新兴 3D 组件也在推动飞行时间 (ToF) 成像的能力。 Teledyne e2v (https://imaging.teledyne-e2v.com) 和 Sony (https://www.sony-depthsensing.com) 都推出了通用 ToF 传感器，用于集成到机器视觉相机中。相机制造商也在 3D 工业相机中使用这些传感器，例如来自 Lucid Vision Labs (www.thinklucid.com) 的更新的 Helios 2 ToF 相机。

相机和界面改进

对更高分辨率成像和更高处理吞吐量的需求推动了对高级和高速机器视觉相机组件的需求。支持大数据图像的高帧率进一步需要相机和处理器之间的高速接口。用于机器视觉的成像传感器越来越多地提供高分辨率和帧率，推动了新的相机产品的发展。

Emergent Vision Technologies (www.emergentvisiontec.com) 在其新型 Zenith 灰度/彩色相机中使用了 GPixel 103MPixel CMOS 传感器。为了优化传感器的可用帧率，Zenith 使用了 100GigE 接口。这项机器视觉领域的新兴技术提供的速度是基本 GigE 连接速度的 100 倍。

机器视觉中使用的其他接口，例如 CoaXPress (CXP) 和 Camera Link HS (CLHS)，具有不断发展的传输速率标准，也适用于更高速的相机。支持 CXP-over-Fiber 的 CXP 帧采集器包括 Euresys (www.euresys.com) QSFP+ 板和 CLHS，它已经能够通过 4x25G 连接达到 100G，目前正在进行工作以提供能够达到 50G 的解决方案标准。

镜头开发

镜头技术不断进步，以满足不断发展的自动化应用对成像的苛刻要求。重要功能包括扩展的图像格式功能，支持更大物理尺寸的新型高分辨率传感器，例如来自 Computar (www.computar.com) 的 1.4" 格式百万像素 MPT 系列；在使用可见光传感器时提供高质量图像的光学器件和不可见的照明波长，例如短波红外线，如 Computar ViSWIR 系列和 Kowa 的 (www.kowa-lenses.com) VIS-SW 镜头；以及嵌入式电动或液体镜头对焦控制，例如在 Edmund Optics 中可用（ www.edmundoptics.com) TECHSPEC LT 系列和 Computar 的 LensConnect 镜头。

用于深度学习的嵌入式系统

随着利用深度学习 (DL) 技术的机器视觉系统继续在几种不同类型的检测应用中显示出前景，用于实施 DL 检测的各种组件和软件已经出现。最近的一些是具有用于深度学习任务的板载（或嵌入式）处理的相机和计算系统。

凌华科技 (www.adlinktech.com) 的 NEON-2000-JNX 智能相机具有基于 GPU 的系统，具有额外的 FPGA 支持，并结合软件来执行边缘 AI。 Deepview AI (www.deepviewai.com) 的独特 Deepview 摄像头是一个独立的服务器级计算系统，具有成像功能，可以在智能摄像头格式内执行深度学习的训练和推理。 Pleora Technologies (www.pleora.com) 提供了一种计算平台方法，旨在促进人工智能在机器视觉应用中的开发。

这些示例只是有助于塑造自动化机器视觉当前格局的新兴技术的一小部分。未来非常光明，我们可以期待机器视觉市场的持续增长。