1、視覺傳感器原理和應用介紹

導語：視覺傳感器是用來收集圖像和視覺信息的工具，可能許多人覺得它是一個專業性很強，在日常生活中并不多見的物品，其實不然，視覺傳感器在我們生活的各行各業發揮著重要作用，今天，小編就帶大家了解視覺傳感器以及它的工作原理和應用領域。

什么是視覺傳感器?

視覺傳感器不是一個獨立工作的機器設備，它常常被安裝在各種其他機器上以發揮作用，它的主要作用就是收集各類視覺信息，再將這些信息傳輸給需要它的機器設備，視覺傳感器通常由一個到多個圖形傳感器組成，這些圖形傳感器通力合作來保證視覺傳感器完成工作。

我們可以提前設置視覺傳感器應該獲取什么樣的圖像，視覺傳感器在獲取圖像后就會將圖像與設置要求進行對比，滿足要求的保存下來，不滿足要求的圖像就會被忽略，視覺傳感器的圖像清晰度也是以像素來衡量的，目前，視覺傳感器的像素能夠達到130萬，因此，無論距離多遠，它都能獲取清晰的圖像。

視覺傳感器的工作原理

一套完整的視覺傳感器會配備一個或是多個圖形傳感器，光投射器和必要的輔助設備，在發揮作用之前，相關人員需要對視覺傳感器進行設置，設置的目的是明確視覺傳感器應該獲取的圖像的要求，這樣，一旦獲取圖像，視覺傳感器就會將它與設置的圖像信息要求做出對比、分析，符合要求的圖片會被保留下來，不滿足要求的圖片就會被放棄，視覺傳感器獲取圖像時不會受到角度的影響，即時圖像并不能完全展示在它的視野內，視覺傳感器依然能夠過去完整、清晰的圖像。

視覺傳感器的應用

視覺傳感器具有成本低廉、使用簡單的優點，因此它的應用領域十分廣泛，包括分檢、檢測、計量、測量、定向等多個領域，在節省勞動力，提高工作效率上面發揮巨大作用。

在生產車間的包裝作業部分經常使用到視覺傳感器，視覺傳感器在這里的作用主要是檢查包裝標簽粘貼的位置是否正確，包裝內產品的數量是否滿足要求，或者是包裝物是否存在損壞、變質的問題等等，在汽車組裝業，視覺傳感器也發揮了重要作用，它可以檢測汽車各個部位是否完好，組裝是否正確，關鍵部位是否安全可靠等，在裝瓶也，視覺傳感器能夠檢測瓶蓋是否蓋好、蓋緊，瓶內是否進入雜質等，無論在那個行業，視覺傳感器都大大節省了人力，提高了工作效率。

2、視覺傳感器分類視覺傳感器工作原理

視覺傳感器的低成本和易用性已吸引機器設計師和工藝工程師將其集成入各類曾經依賴人工、多個光電傳感器，或根本不檢驗的應用。視覺傳感器的工業應用包括檢驗、計量、測量、定向、瑕疵檢測和分撿。下面小編為大家介紹視覺傳感器分類及視覺傳感器工作原理。

視覺傳感器分類

1、電荷耦合器件，它使用一種高感光度的半導體材料制成，能把光線轉變成電荷，通過模數轉換器芯片轉換成數字信號。

2、互補性氧化金屬半導體CMOS，主要是利用硅和鍺這兩種元素所做成的半導體，使其在CMOS上共存著帶N和P級的半導體，這兩個互補效應所產生的電流即可被處理芯片紀錄和解讀成影像。CCD型圖像傳感器噪聲低，在很暗的環境條件下性能仍舊良好。CMOS型圖像傳感器質量高，可用低壓電源驅動且外圍電路簡單。

視覺傳感器工作原理

視覺傳感器具有從一整幅圖像捕獲光線的數以千計像素的能力，無論距離目標數米或數厘米遠，傳感器都能“看到”十分細膩的目標圖像。在捕獲圖像之后，視覺傳感器將其與內存中存儲的基準圖像進行比較，以做出分析。例如，若視覺傳感器被設定為辨別正確地插有八顆螺栓的機器部件，則傳感器知道應該拒收只有七顆螺栓的部件，或者螺栓未對準的部件。此外，無論該機器部件位于視場中的哪個位置，無論該部件是否在360度范圍內旋轉，視覺傳感器都能做出判斷。

視覺傳感器應用

1、針對不同的汽車組裝廠當中，而視覺傳感器在這個領域當中主要是負責檢驗由機器人進行操作的相關車門邊框的膠珠是不是符合標準，有沒有保持正確的寬度。

2、視覺傳感器的應用還包括各類瓶裝廠，而視覺傳感器的存在可以幫助大家校驗瓶蓋的組裝是不是達到了正確密封的標準。除此之外，還可以檢查瓶內的裝灌液位是不是符合標準。不僅如此，還能視覺傳感器還能檢查瓶子在封蓋之前，是否有異物掉到了瓶內。

3、視覺傳感器的應用領域還包括了各種普通的包裝生產廠，在這類廠商當中視覺傳感器可以檢查相關的位置有沒有貼上符合標準的包裝標簽等。

4、在各類藥品包裝生產線當中，視覺傳感器可以檢查阿司匹林藥品的包裝內是不是存在各種破損、缺失藥片等情況。

3、超聲波雷達和視覺傳感器的區別

1、超聲波雷達和視覺傳感器的區別：原理不同。視覺傳感器是視覺源于生物界獲取外部環境信息的一種方式，是自然界生物獲取信息的最有效手段。超聲波雷達則利用測量超聲波發射脈沖和接收脈沖的時間差，再結合超聲波在空氣中傳輸的速度來計算距離。這是二者最大的區別。

2、超聲波雷達和視覺傳感器的區別：應用場合不同。視覺傳感器廣泛應用于軍事、科研、工業、農業、商業等各個領域與部門的檢測系統中，成為現代檢測設備中必不可少的中心環節。超聲波雷達主要應用于機器人、工業測距、醫療測距等領域。

4、視覺傳感器的全天候工作能力是強還是弱

視覺傳感器的全天候工作能力是強還是弱

是挺強的，從輸出維度的角度來看，基于視覺傳感器的感知方法可以分為2D感知和3D感知兩種。專欄之前的文章也分別對這兩種感知任務做了詳細的介紹。

視覺傳感器：2D感知算法

視覺傳感器：3D感知算法

從傳感器的數量上看，視覺感知系統也分為單目系統，雙目系統，以及多目系統。2D感知任務通常采用的是單目系統，這也是計算機視覺和深度學習結合最緊密的領域。但是自動駕駛感知最終需要的是3D輸出，因此我們需要將2D的信息推廣到3D。在深度學習取得成功之前，通常的做法是根據目標的先驗大小以及目標處于地平面上等假設來推斷目標的深度（距離），或者采用運動信息進行深度估計（Motion Stereo）。有了深度學習的助力之后，從大數據集中學習場景線索，并進行單目深度估計成為了可行的方案。但是這種方案非常依賴于模式識別，而且很難處理數據集之外的場景（Corner Case）。比如施工路段的特殊工程車輛，由于數據庫中很少出現或者根本沒有此類樣本，視覺傳感器無法準確檢測該目標，因而也就無法判斷其距離。

雙目系統可以自然的獲得視差，從而估計障礙物的距離。這種系統對模式識別的依賴度較小，只要能在目標上獲得穩定的關鍵點，就可以完成匹配，計算視差并估計距離。但是，雙目系統也有以下缺點。首先，如果關鍵點無法獲取，比如在自動駕駛中經常引發事故的白色大貨車，如果其橫在路中央，視覺傳感器在有限的視野中很難捕捉關鍵點，距離的測算就會失敗。其次，雙目視覺系統對攝像頭之間的標定要求非常高，一般來說都需要有非常精確的在線標定功能。最后，雙目系統的計算量較大，需要算力較高的芯片來支持，一般都會采用FPGA。雙目系統的成本介于單目和激光雷達之間，目前也有一些OEM開始采用雙目視覺來支持不同級別的自動駕駛系統，比如斯巴魯，奔馳，寶馬等。