基于嵌入式视觉的“新”的成像应用

随着科技的不断进步，嵌入式视觉技术正成为越来越多领域的关键应用。从工业4.0中的协作机器人到无人机消防，再到生物特征面部识别和家庭健康监测，这些全新的成像应用正在蓬勃发展。它们革新了我们对于图像处理和识别的认知，并为各行各业带来了前所未有的机会。

1：嵌入式视觉系统的概念定义

嵌入式视觉并非一个新概念，它简单地定义了一个系统，其中包含一个嵌入式视觉设备，能够在没有外部计算机的情况下控制和处理数据。嵌入式视觉系统通常应用于工业质量控制等领域，在这些领域中，嵌入式视觉系统已经得到广泛应用，比如我们熟知的智能相机。

2：嵌入式视觉技术的快速发展

近年来，随着消费市场对硬件器件的全新需求，嵌入式视觉技术得到了快速发展。相较于过去使用计算机的方案，新的硬件器件大幅度降低了成本和产品体积，使得嵌入式视觉系统的应用变得更加普及化。从小型系统集成商到大型OEM厂商，都可以轻松地购买和采用适用于嵌入式视觉系统的单板机或模块系统。而且，随着软件库的不断完善，开发专用视觉系统也变得更加简单，即使是面向小批量生产。

3：机器学习的兴起

嵌入式视觉系统的另一个推动因素是机器学习的兴起。通过机器学习的应用，实验室中的神经网络可以进行训练，并直接上传到处理器中，以实现自动识别特征并做出实时决策的功能。这为嵌入式视觉系统带来了更高的智能化和自主性能力，使其在各个领域的应用更加广泛和深入。

4：图像传感器的关键角色

图像传感器作为嵌入式视觉系统中必不可少的组成部分，扮演着至关重要的角色。它直接影响着嵌入式视觉系统的性能和设计，并且在大规模应用中具有重要的推动作用。图像传感器的发展受到了多个关键因素的推动，如尺寸、重量、功耗和成本的不断降低。这些因素统称为“SWaP-C”，即Size（尺寸）、Weight（重量）、Power（功耗）和Cost（成本）的缩写。

5：降低成本是关键

在嵌入式视觉系统的发展过程中，降低成本是一个关键的目标和挑战。为了实现降低成本，减少光学成本是其中的一个重要途径。通过缩小产品尺寸和使用低成本的光学组件，可以降低制造成本，同时也可以提高性能和可靠性。此外，选择低成本的传感器接口和减小开发成本也是实现降低成本的有效方法。

嵌入式视觉技术正在快速发展，并且在越来越多的领域得到广泛应用。新的硬件器件和软件库的不断更新为嵌入式视觉系统的开发提供了更多的可能性和便利性。通过降低成本、提高能效和利用片上功能，嵌入式视觉系统的性能和可靠性得到了显著提升。随着技术的不断进步，我们相信基于嵌入式视觉的“新”的成像应用将会在未来持续蓬勃发展，并为人们的生活带来更多便利和创新。

关键词：传感器/MEMS