【導(dǎo)讀】顧名思義，傳感器是可以感知周圍世界，并將輸入轉(zhuǎn)換為計算機或過程控制器可以理解的內(nèi)容的電子器件。工業(yè)傳感器就像人類的神經(jīng)終端，沒有它們，工業(yè)過程對自己和環(huán)境的感知和控制都將是盲目的。作為自動化系統(tǒng)重要組成部分的工業(yè)傳感器，為原本沒有生命的機器提供類似人類的眼睛、耳朵和手的功能，從而提高了制造過程的精度、適應(yīng)性和控制能力。
迄今為止，人類已經(jīng)經(jīng)歷了三次工業(yè)革命，目前正處于第四次工業(yè)革命的中期。在每個時代，傳感器技術(shù)都得到了較大的發(fā)展。
第一次工業(yè)革命帶來了機械傳感器，第二次工業(yè)革命帶來了電傳感器，第三次工業(yè)革命則帶來了磁性、光學(xué)、MEMS等多種傳感電子產(chǎn)品。第四次革命暨工業(yè)4.0更是催生了智能工業(yè)傳感器的誕生和應(yīng)用。
顧名思義，傳感器是可以感知周圍世界，并將輸入轉(zhuǎn)換為計算機或過程控制器可以理解的內(nèi)容的電子器件。工業(yè)傳感器就像人類的神經(jīng)終端，沒有它們，工業(yè)過程對自己和環(huán)境的感知和控制都將是盲目的。作為自動化系統(tǒng)重要組成部分的工業(yè)傳感器，為原本沒有生命的機器提供類似人類的眼睛、耳朵和手的功能，從而提高了制造過程的精度、適應(yīng)性和控制能力。
制造業(yè)中的機器視覺
由于傳感器的部署，制造過程中曾經(jīng)需要人工干預(yù)的每一步現(xiàn)在都被機器優(yōu)化了，工業(yè)傳感器為自動化系統(tǒng)提供了感知和響應(yīng)環(huán)境變化的重要手段。
機器視覺是人工智能和計算機視覺的一個子集，主要借助工業(yè)傳感器和圖像處理算法來自動化傳統(tǒng)上由人類執(zhí)行的任務(wù)。現(xiàn)代制造工藝越來越復(fù)雜，需要多個步驟協(xié)同工作才能制造出完成版的產(chǎn)品。
在制造業(yè)中，機器視覺系統(tǒng)通過捕獲和分析產(chǎn)品或組件的圖像，以評估其質(zhì)量、尺寸和其他關(guān)鍵參數(shù)。這些系統(tǒng)可以檢測缺陷，以微米級的精度測量尺寸，并為工藝優(yōu)化提供寶貴的數(shù)據(jù)。
雖然工業(yè)機器視覺和計算機視覺都利用了類似的底層技術(shù)，如圖像處理算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但與計算機視覺不同的是，工業(yè)機器視覺是為特定的制造任務(wù)量身定制的，主要作用包括：
1、產(chǎn)品質(zhì)量控制
借助高分辨率相機和先進(jìn)的圖像處理算法，機器視覺系統(tǒng)在質(zhì)量控制和檢驗過程中提供了無與倫比的準(zhǔn)確性和一致性，極大限度地降低了缺陷風(fēng)險，確保產(chǎn)品符合嚴(yán)格的標(biāo)準(zhǔn)，并向客戶交付高質(zhì)量的產(chǎn)品。此外，通過在生產(chǎn)周期的早期階段檢測缺陷和偏差，還能有效地避免昂貴的返工過程，減少浪費。
2、提高運營效率
機器視覺在制造過程中的應(yīng)用，一方面實現(xiàn)了重復(fù)性任務(wù)的自動化，簡化了制造工作流程，加快了生產(chǎn)周期，減少了人工干預(yù)。另一方面，它帶來的實時數(shù)據(jù)分析和決策能力可實現(xiàn)主動維護(hù)、優(yōu)化資源分配和提高整個制造車間的生產(chǎn)率。因此，機器視覺不僅僅是自動化的一個環(huán)節(jié)，更是在制造過程中實現(xiàn)高精度和一致性的關(guān)鍵。
3、降低成本、優(yōu)化資源
機器視覺技術(shù)極大限度地減少了重復(fù)性和勞動密集型任務(wù)對人力的需求，從而顯著節(jié)省了成本并提高了資源利用率。
4、監(jiān)管合規(guī)和風(fēng)險緩解
機器視覺在制造業(yè)中的主要應(yīng)用可以說是質(zhì)量控制和檢測，該系統(tǒng)可提供快速、準(zhǔn)確和一致的產(chǎn)品檢測能力。確保產(chǎn)品質(zhì)量對于制造商在保持客戶滿意度和遵守法規(guī)方面至關(guān)重要，尤其是在制藥和食品加工等高度監(jiān)管的行業(yè)，通過機器視覺系統(tǒng)實施的強有力質(zhì)量控制措施和可追溯性，制造商將大幅降低產(chǎn)品召回、責(zé)任索賠和不合規(guī)處罰相關(guān)的風(fēng)險。
通俗地講，機器視覺技術(shù)是一項使工業(yè)設(shè)備能夠“看到”它正在做什么，并根據(jù)它所看到的內(nèi)容做出快速決策的技術(shù)。使用高分辨率攝像頭和先進(jìn)算法，機器視覺可以及早檢測缺陷，確保產(chǎn)品符合質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，極大限度地降低廢品率，提高客戶滿意度。
以汽車制造業(yè)為例，在裝配過程的白車身階段，機器視覺能根據(jù)形狀、尺寸、顏色或紋理等預(yù)定義標(biāo)準(zhǔn)準(zhǔn)確識別和分類組件、零件和材料，并將它們放置在正確的產(chǎn)線位置。同時，機器視覺引導(dǎo)機器人系統(tǒng)還能以精確、快速和靈活的方式執(zhí)行復(fù)雜的任務(wù)，如拾取和放置操作、焊接或組裝等。
因此，彭博社預(yù)測機器視覺市場將將繼續(xù)強勁增長，到2025年，估計全球市場規(guī)模將達(dá)到182.4億美元。根據(jù)Fortune business insights的分析，2022年，全球機器視覺市場規(guī)模為90.1億美元，預(yù)計將從2023年的96.8億美元增長到2030年的168.2億美元，在2023-2030年的預(yù)測期內(nèi)，復(fù)合年增長率為8.2%。
圖像傳感器：機器視覺之“眼”
如本文開頭所述，第四次革命催生了智能工業(yè)傳感器，現(xiàn)在的視覺系統(tǒng)越來越多地連接到運行人工智能（AI）算法的計算機，其結(jié)果就是智能機器視覺在工業(yè)自動化中獲得大規(guī)模使用。機器視覺相當(dāng)于工業(yè)自動化的眼睛，利用攝像頭、傳感器和計算能力，機器視覺技術(shù)試圖理解圖像，并使機器能夠完成制造和質(zhì)量驗證等工業(yè)任務(wù)。
圖像傳感器是機器視覺系統(tǒng)中使用的攝像頭的精髓，它使系統(tǒng)更有效率，更安全。2D和3D圖像的捕獲、分組和分析比人類執(zhí)行這些功能還要快且非常準(zhǔn)確，機器視覺系統(tǒng)可以在生產(chǎn)線上檢測到微小的不一致，并在必要時采取糾正措施。
圖像傳感器，有時也稱為成像器，主要利用光電器件的光電轉(zhuǎn)換功能將感光面上的光像轉(zhuǎn)換為與光像成相應(yīng)比例關(guān)系的電信號，通過測量物體在不同點發(fā)出的射線，可以構(gòu)建、捕獲和顯示該物體的圖像。圖像傳感器基本上是單色的，為了促進(jìn)可見光的彩色成像，很常見的方法是在傳感器上方采用一層濾色矩陣層。該濾鏡將光分離為紅、綠、藍(lán)（RGB）分量，并插值單個像素的輸出以顯示顏色。
早期的數(shù)碼相機使用的就是耗電量較大的電荷耦合器件（CCD）圖像傳感器。20世紀(jì)90年代出現(xiàn)了CMOS圖像傳感器，到2000年代中期，CMOS已成為市場上主導(dǎo)的圖像傳感技術(shù)。二者相比，CMOS圖像傳感器的能耗可比等效CCD器件低一個數(shù)量級，制造成本更低，并且隨著CMOS工藝技術(shù)的發(fā)展而不斷改進(jìn)。早期還有人擔(dān)心CMOS圖像傳感器因噪聲可能較大會導(dǎo)致圖像質(zhì)量下降，隨著技術(shù)的進(jìn)步，這個問題基本得到了解決。目前，CMOS圖像傳感器在大多數(shù)應(yīng)用中基本取代了CCD。
為機器視覺選擇合適的圖像傳感器
雖然傳感器的選擇主要取決于具體的應(yīng)用和要求，但有一些一般的考慮因素和規(guī)格應(yīng)該放在首位，包括傳感器的像素范圍、精度和響應(yīng)時間，以確保其能夠滿足應(yīng)用的需求。
此外，傳感器的輸出信號必須與系統(tǒng)控制器的輸入要求兼容，同時其物理尺寸和安裝方法也必須適合安裝位置。許多工業(yè)環(huán)境都很惡劣，因此確保傳感器即使在面對各種溫度、濕度、振動、污垢和灰塵時也能提供準(zhǔn)確可靠的數(shù)據(jù)至關(guān)重要。設(shè)計人員在為制造過程中的機器視覺系統(tǒng)挑選圖像傳感器時可從以下幾個要素入手：
像素和分辨率
像素越多，圖像的分辨率就越高。這些像素越小，可以實現(xiàn)的分辨率就越高，在給定的圖像大小內(nèi)可以分辨出的細(xì)節(jié)也就越多。當(dāng)然，并不意味著我們要追求極致的小像素，因為較大的像素可捕獲更多的光并表現(xiàn)出更好的信噪比，二者之間需要一個重大的權(quán)衡。在實踐中，工業(yè)應(yīng)用的圖像傳感器通常使用1.5微米到10微米之間的像素尺寸。對于分辨率而言，雖然它通常是選擇圖像傳感器時考慮的第一個參數(shù)，但分辨率并不是唯一重要的特征，還有許多其他因素，常見的考慮因素是傳感器尺寸、幀率、快門類型、響應(yīng)度和動態(tài)范圍，接口類型、功耗、工作溫度范圍和機械格式也很重要。
幀率
幀率是每秒捕獲的圖像數(shù)量，它表示為每秒幀數(shù)或FPS。極大幀率與快門速度、分辨率有關(guān)，分辨率決定了每幀需要傳輸多少數(shù)據(jù)、從傳感器讀取數(shù)據(jù)的速度以及系統(tǒng)中可能的數(shù)據(jù)傳輸速度。為了監(jiān)控快速生產(chǎn)線，可能需要更高的幀率。當(dāng)使用圖像傳感器進(jìn)行生產(chǎn)線檢測時，幀率的計算很簡單。如果要檢查的對象以每秒10個的速度沿直線移動，則捕獲每個對象的一次拍攝所需的極小幀速率為10FPS。常見的工業(yè)圖像傳感器幀率為幾十FPS，單色傳感器的幀率可能超過800FPS。
卷簾快門與全局快門
圖像傳感器上的像素如何曝光取決于相機上采用的快門類型。對快速運動的圖像來說，會首選同時采樣和曝光所有像素（并順序讀取每個像素）的全局快門。全局快門傳感器比類似的卷簾快門更大、更昂貴，但它們提供了更高的靈敏度和響應(yīng)度，這使它們對許多工業(yè)應(yīng)用具有吸引力。全局快門長期以來一直用于CCD圖像傳感器，直至近期，與全局快門配合使用的CMOS圖像傳感器的可用性一直受到制造工藝復(fù)雜性的限制?，F(xiàn)在，AMS-Osram和onsemi等制造商已經(jīng)可以提供經(jīng)濟實惠的全局快門圖像傳感器。
動態(tài)范圍
圖像傳感器的動態(tài)范圍定義了傳感器可以獲取并產(chǎn)生輸出信號的極小和極大光水平。傳感器的動態(tài)范圍越大，其捕獲高對比度圖像的能力就越強，人眼的動態(tài)范圍約為100dB，機器視覺圖像傳感器的典型動態(tài)范圍約為60dB至80dB。
價格
CCD在線性掃描應(yīng)用中仍然很受歡迎，在相同的基礎(chǔ)上定價，CMOS圖像傳感器更受歡迎。
具體到產(chǎn)品上，以安森美半導(dǎo)體（onsemi）的通用CMOS圖像傳感器為例，該系列圖像傳感器有VITA和KAC兩種型號，VITA圖像傳感器是卷簾/全局快門圖像傳感器，具有較高的配置靈活性、高分辨率以及高速和高靈敏度等特性。KAC圖像傳感器采用全局快門和低噪聲卷簾快門模式，具有可編程位深度和靈活的讀出架構(gòu)，支持散布的視頻流。這些圖像傳感器具有1.3MP至26.2MP分辨率、4.5μm至4.8μm像素尺寸以及75fps至160fps的極大幀率。典型應(yīng)用包括機器視覺、智能交通系統(tǒng)、監(jiān)控以及其他需要功能性較強和圖像質(zhì)量出眾的應(yīng)用。
onsemi
適用于機器視覺的安森美通用CMOS圖像傳感器VITA 5000（圖源：onsemi）
其中，VITA 5000是一款1英寸四超擴展圖形陣列（QSXGA）CMOS圖像傳感器，像素陣列為2592 x 2048。高靈敏度4.8m x 4.8m像素支持流水線和觸發(fā)式全局快門讀出模式，也可以在低噪聲滾動快門模式下運行。在滾動快門模式下，傳感器支持相關(guān)雙采樣讀出，降低噪聲并增加了動態(tài)范圍。VITA 5000具有片上可編程增益放大器和10位A/D轉(zhuǎn)換器，圖像的黑電平可以自動校準(zhǔn)，也可以通過添加用戶可編程的偏移來調(diào)整，圖像數(shù)據(jù)接口由八個LVDS通道組成，可實現(xiàn)高達(dá)75FPS的幀率。VITA 5000采用68針LCC封裝，有單色和彩色兩種版本。
另一款產(chǎn)品KAC-12040圖像傳感器是安森美KAC系列中的一員，具有非?？斓膸俾省⒆吭降腘IR靈敏度以及靈活的讀取模式，且具有多個興趣區(qū)（ROI）。該讀取結(jié)構(gòu)可使用8、4或2個LVDS輸出組，達(dá)到全分辨率70FPS的幀率。每個LVDS 輸出組均有至多8個在160MHz DDR下運行的差分對組成，每組320MHz數(shù)據(jù)速率。該像素結(jié)構(gòu)允許卷簾快門運行，實現(xiàn)具有優(yōu)化動態(tài)范圍的動作捕捉，同時還允許全局快門，用于精確的靜止圖像捕捉。
本文小結(jié)
對于制造商來說，工業(yè)自動化是效率的支柱，自動化的核心是一個經(jīng)常被低估的組件——傳感器，它對整個系統(tǒng)的無縫運行至關(guān)重要。這個微小但功能強大的器件就像工業(yè)自動化的感官，感知環(huán)境的變化，并將其轉(zhuǎn)換為人類可讀的輸入信號，供控制器采取行動。
隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，傳感器技術(shù)的創(chuàng)新有望重新定義制造業(yè)效率和精度的含義。
根據(jù)Mordor Intelligence的預(yù)測，2024年，工業(yè)傳感器市場規(guī)模約為273.9億美元，預(yù)計到2029年將達(dá)到415.5億美元，在預(yù)測期內(nèi)將以8.69%的復(fù)合年增長率增長。
作為工業(yè)自動化的基礎(chǔ)技術(shù)之一，機器視覺在先進(jìn)的傳感技術(shù)的加持下有了較大發(fā)展?，F(xiàn)在，這項經(jīng)過驗證的技術(shù)正在與人工智能相融合，并引領(lǐng)制造業(yè)向智能制造或工業(yè)4.0的過渡。如果說智能制造的出現(xiàn)開創(chuàng)了一個新時代，那么，工業(yè)傳感器和機器視覺等技術(shù)的進(jìn)步在確保產(chǎn)品質(zhì)量、提高生產(chǎn)率和優(yōu)化流程方面正在發(fā)揮著關(guān)鍵作用。
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