机器视觉大变局，从“扫描”到“洞察”
深度感知是现实 机器视觉 应用中不可或缺的关键功能。 安森美 (onsemi) 的 Hyperlux™ ID 间接飞行时间 (iToF) 深度传感器，凭借更少、更小、更简单的器件，即可实现高精度深度感知。我们将通过一系列文章介绍 机器视觉 应用痛点以及Hyperlux ID，本文为第一篇，将介绍 机器视觉 应用发展趋势和深度感知的技术难题。
图1.Hyperlux ID 深度传感器核心应用示意 深度感知：工业自动化与 AI 视觉的感知基石
现代机器不仅要能够移动，更需自主感知周围环境、识别操作对象，并理解周围的世界。工业组件要实现真正的自动化，其核心在于感知、定位并与世界交互的能力。当这类组件由人工智能 (AI) 驱动时，就需要深度传感器为处理器提供视觉感知能力。对机器视觉而言，要实现这种感知级别的识别能力，绝非易事。
当机器执行物体操作或规划前方路径时，其处理器需要在极短时间内获取尽可能多的深度数据点。传统图像传感器会产生大量数字伪影，包括光晕、拖影、过饱和以及运动模糊。这些伪影并非真实的环境信息，如果缺乏深度感知功能及深度数据的有效解析手段，机器的处理器将无法做出准确推断。我们固然可以寄希望于人工智能或机器学习算法，助力机器区分真实场景与虚假干扰。但这里真正需要的是一款性能强大且稳定可靠的深度传感器，从而让机器无需再从不可靠的视觉证据中去推测真实场景。
本文旨在探讨如何为具体应用挑选合适的深度传感器。作为全球领先的半导体器件制造商之一， 安森美 生产各类传感器，包括基于 CMOS 的图像传感器、超声波传感器、短波红外 (SWIR) 传感器以及激光雷达。
激光雷达之所以能实现远距离深度感知，是因为它采用了直接飞行时间 (dToF) 技术。当应用场景中最关键的数据需求是实时测距时，dToF 技术能为激光雷达提供优于其他深度感知方法的采集速率，并具备检测激光回波路径中多个物体的能力。通过采用二维单光子雪崩二极管 (SPAD) 和硅光电倍增管阵列 (SiPM) 技术， 安森美 激光雷达组件能够探测最远 300 米范围内的单光子信号。
然而激光雷达在分辨率方面存在局限。为实现全视场覆盖，激光雷达需对前方场景进行扫描，就像用画笔在整个画布上逐步涂绘一样。这种方式难以识别远方物体的特征，尤其在物体边缘轮廓不够清晰时，这一问题更为突出。
开发未来机器视觉应用的工程师需要充分了解各类技术的差异，从而为自身的研发工作选择合适的成像设备。