來源：Onsemi 作者：Ganesh Narayanaswamy

    在更快的連接速度、更高的自動化程度和更智能系統(tǒng)的推動下，工業(yè)4.0加快了視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺系統(tǒng)負(fù)責(zé)捕捉圖像，對其進(jìn)行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。如今，工業(yè)5.0更進(jìn)一步，通過在整個數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機(jī)器學(xué)習(xí)（ML），實現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。

    這兩代之間的關(guān)鍵發(fā)展是關(guān)注邊緣端發(fā)生的變化。我們世界本質(zhì)上以模擬為主，許多幫助我們?nèi)粘Ｉ畹碾娮优c機(jī)電（EEM）系統(tǒng)都是由各類感知輸入驅(qū)動的。視覺（光）、溫度（熱）、音頻（聲）、距離與位置、壓力（觸覺）等系統(tǒng)邊緣端的電子傳感器采集這些物理輸入，并將其轉(zhuǎn)化為處理后的數(shù)據(jù)，以實現(xiàn)智能化并方便決策制定。工業(yè)4.0提出了對這類傳感器智能和高效的需求。如今，非工業(yè)及商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的眾多傳感器不斷發(fā)展，從基礎(chǔ)類型發(fā)展到符合工業(yè)自動化流程和標(biāo)準(zhǔn)的增強(qiáng)版本。

    在大規(guī)模采用傳感器的同時，人們也在推動更低功耗的電池驅(qū)動智能設(shè)備廣泛應(yīng)用。功耗給視覺系統(tǒng)帶來了不同的挑戰(zhàn)，而圖像傳感器如何以創(chuàng)新的方法解決這些挑戰(zhàn)，同時提供卓越的性能，將成為視覺系統(tǒng)的差異化因素。

    視覺感知已成為在邊緣端采集數(shù)據(jù)的重要方式之一，收集到的圖像數(shù)據(jù)能夠被快速且高效地用于決策制定。例如，若無視覺傳感器，場景中的物體需要無數(shù)個特定的傳感器來傳達(dá)場景的構(gòu)成。這會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)并需要龐大的處理工作，或許還得靠好運氣，才能得到場景的真實呈現(xiàn)。另外，在高效的系統(tǒng)中，一張圖像就可以在一幀數(shù)據(jù)中傳達(dá)場景中的所有信息。

    這種簡便的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式使圖像傳感器得以加速發(fā)展，為智能手機(jī)等消費類移動產(chǎn)品提供支持，其分辨率超過一億像素，在硬件和軟件的支持下，為靜態(tài)圖像和視頻流提供卓越的細(xì)節(jié)特征。由于移動產(chǎn)品主要服務(wù)于娛樂和個人應(yīng)用，因此其制定決策的目標(biāo)略有不同。然而，面向汽車、工業(yè)和商業(yè)應(yīng)用的視覺系統(tǒng)服務(wù)于高度以目標(biāo)為導(dǎo)向的需求，其中許多系統(tǒng)使用（傳感器）輸出進(jìn)行基于機(jī)器的決策，并要求在分辨率、幀率和功耗之間達(dá)到精細(xì)平衡。

    隨著邊緣智能的重要性日益增強(qiáng)，這些應(yīng)用必須適應(yīng)不同用例需求?，F(xiàn)在，許多應(yīng)用都需要更高的分辨率和更出色的整體性能，以輔助計算機(jī)視覺、機(jī)器視覺和自動化決的策系統(tǒng)。很多情況下，人們非?？释@得更豐富的細(xì)節(jié)，因為這些細(xì)節(jié)有助于減少錯誤決策。隨著分辨率的提高，圖像傳感器中的像素數(shù)量也會增加，相應(yīng)地，傳感器向圖像信號處理器（ISP）或系統(tǒng)芯片（SoC）提供的圖像數(shù)據(jù)量也會增加。傳感器產(chǎn)生的大量圖像數(shù)據(jù)以及ISP/SoC對這些數(shù)據(jù)的處理會導(dǎo)致高功耗，從而給視覺系統(tǒng)設(shè)計帶來巨大負(fù)擔(dān)。