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工业视觉发展对图像传感器技术的五大影响

来源: 时间:2021-04-05
  近年来,机器视觉在工业领域的发展非常快,已经从传统汽车制造领域快速普及到电子产品、医药和食品等领域的生产制造流程中。
  根据MarketsandMarkets的预测,预计到2025年全球机器视觉市场规模将突破130亿美元,国内市场机器视觉的发展也极为活跃,根据前瞻产业研究院的估计,到2026年我国机器视觉市场规模将突破300亿元。
  机器视觉在工业生产中应用广泛,常用于四类功能:视觉引导与定位、模式有无识别检测、精准测量测距和产品外观检测等。
  概括的说,工业机器视觉系统的特点是提高生产的柔性和自动化程度,主要在一些不适合于人工作业的危险工作环境或人工视觉难以满足要求的场合,用机器视觉来替代人工视觉;同时在大批量工业生产过程中,用人工视觉检查产品质量效率低且精度不高,用机器视觉检测方法可以大大提高生产效率和生产的自动化程度。
  图:常见工业视觉应用及其对传感器参数的要求
 
  图像传感器是机器视觉的核心零部件,其性能参数及功能对工业机器视觉系统影响很大,安森美(ON SEMI)半导体是全球领先的图像传感器厂商,其产品被广泛应用在汽车与工业领域。
  近日,探索科技(techsugar)在中国机器视觉展(Vision China)上采访了安森美半导体智能感知部大中华区市场经理陶志,请她介绍了安森美图像传感器在工业应用中的布局及关注发展方向。
  工业成像对图像传感器的要求
  据陶志介绍,和消费电子领域相比,工业成像对图像传感器的要求多有不同。
  首先,工作环境不同,消费级传感器工作温度范围一般是0℃至70℃,而工业级则要求-40℃至85℃,对元器件的可靠性要求也更高。
  其次,工业成像一般是用机器对采集来的图像进行分析,因此要求成像清晰、边缘明确。这就要求传感器对光的响应量子效率(QE)要高,像素要大,最好有足够大的满井电荷容量可以满足客户长曝光或者高光照条件下的需求。
  在硅片检测、光伏检测和屏幕检测过程中,通常要面临长曝光或高光照的工作条件。
  第三,工业成像很多场景需要传感器能支持短曝光、高帧率,因此常采用全局快门。
  这是因为制造业都对生产效率有很高的要求,工厂产线运转速度都特别快,当被测工件从传送带上移动过来时,工业相机通常要能快速地连续抓拍几帧图像,并快速读出数据传输给上位机,还要留给算法软件足够的时间去分析并作出判断,并准备好对传送带上的下一个工件进行抓拍。
  这些要求在3C检测中很常见,所以此类应用对拍照速度要求极高。
 
  第四,标准组织的测试标准(例如EMVA1288)也对工业级传感器参数给出了具体要求。EMVA 1288的全称是European Machine Vision Association 1288,是欧洲机器视觉协会制定的关于图像传感器和相机的一套性能表征标准。
  在工业级应用中,对图像传感器的图像响应一致性(Photo Response Nonuniformity,简称RPNU)、噪声参数控制工程网版权所有,乃至坏点坏线都有比较高的要求。
  第五CONTROL ENGINEERING China版权所有,与手机等消费类应用主要工作在主动模式拍摄不同,工业相机检测需要同步外部光源,这样图像传感器基本都需要工作在触发(trigger)模式CONTROL ENGINEERING China版权所有,即被动模式。
  传感器在外部同步信号使能或探测到被测部件到来时再启动拍摄,可以减少传感器实际工作时长,增加传感器工作寿命。
  值得关注的工业成像发展趋势
  陶志表示,安森美半导体坚定看好机器视觉未来的发展。目前,全球都非常重视工业、制造业的产业升级,这为工业成像技术发展指明了方向,而不同的工业应用,也对传感器提出差异化要求。
  第一,高精度检测对图像传感器像素要求越来越高。在平板检测领域,由于平板技术的持续改变,使得平板检测功能对图像传感器的要求不断提高。
  面板分辨率从以往的1080P、2K,发展到现在的4K、8K,屏幕材质也从LCD发展到OLED、AMOLED,在生产过程中,要求能将平板显示器像素和像素之间发光强度和色彩均匀度都能够很准确地侦测出来。
  过去检测LCD面板上的1颗R,G,B像元,需要对应9个图像传感器上的像素(3×3),现在的OLED面板上检测一个LED的R,G,B像元则对应需要16个像素(4×4),甚至25颗(5×5)像素。所以,平板检测对图像传感器的像素要求越来越高,需求已从以前的3000万像素,到现在的上亿颗像素。
  第二,工业检测对传感器分辨率和帧率要求越来越高。在晶圆检测、太阳能光伏面板检测和线路板组装(PCBA)的表面贴工艺(SMT)检测等应用中,都对生产效率有较高要求。
  在单位时间内所能检测的线路板面积越大,生产效率就会越高,这就需要图像传感器能在单位时间内收集更多的信息量,因此就需要在此类应用中的传感器分辨率高、帧率高。
  第三,立体检测中需要能抓取图像传感器的深度信息。三维图像的实现,可以利用激光雷达直接输出点云来获知深度信息,也可以利用经济型全局快门图像传感器构成的双目、结构光方案来实现。此外,安森美有独家超深像素(super depth pixel)技术,非常适合3D相机对传感器的大像元、高帧率要求。
  第四,很多工业检测已经突破可见光区域,因此需要硅基图像传感器能加强近红外波段的量子效率。近红外增强功能在物料成分分析以及运动轨迹抓拍中应用很普遍。
  第五CONTROL ENGINEERING China版权所有,工业视觉应用中将大量运用人工智能技术。可以说,工业领域中的绝大多数人工智能应用都与机器视觉技术有关,从业者期望使用神经网络算法在自动化生产线上进行视觉处理的训练,以获得标准的动作和质量数据,越来越多替代手动操作部分。
 
 
  图:XGS系列演示;图源:现场拍摄
 
  陶志表示,安森美在机器视觉领域耕耘很久CONTROL ENGINEERING China版权所有,业界对安森美的解决方案接受度很高。国内机器视觉刚起步时,就有很多工业方案选择了安森美的CCD和CMOS产品,例如PYTHON25K CMOS方案就被广泛应用在高铁上,用于检测高铁电网的接触状况。
  在展会现场展示中,利用XGS5000高帧率特性展示了高速生产线检测案例,也有客户开发了在医学上的应用,比如新冠检测设备和医药生产线检测。
  而近日登陆火星的美国“毅力号“火星车,一共用了23颗相机,其中10颗相机的传感器来自安森美的PYTHON系列CMOS传感器和CCD传感器。
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