机器视觉系统在工业流程中使用已有一段时间。例如，它们经常被用来监测在传送带上移动的产品。相对简单的模式识别扩展了这些机器视觉系统的能力，但人工智能（AI）和机器学习的引入正在帮助机器视觉进入新的应用。

一条工业生产线是相对统一的，这使得机器视觉系统更容易识别任何超出定义好的范围的东西。在现实世界中，事情并非如此统一，而这正是AI和机器学习的用武之地。一个AI赋能的机器视觉系统将能识别出的不仅仅是被损毁的产品或停滞的传送带。

这些系统将渗透到所有垂直领域并增强多种角色。维护是AI将支持工程师维修复杂机器的领域之一。其他领域，如农业，将使用机器视觉来远程监控作物的健康状况，并利用这些信息来调整灌溉周期、通风等。

为这些应用提供AI后端的云平台的商业可用性有显著增长。由于成本较低，对这些平台的访问增加了，而更高的准确性推动了需求。这创造了一个投资的良性循环，将使机器视觉方案与AI云平台的联接变得更加简单。现在可以利用机器视觉来做更多的事情，它的使用有望推动物联网(IoT)的新的进展。

超低功耗感知

提供超低功耗传感器方案对这增长至关重要。这些新的应用将需要一个 "永远在线 "的方案--结合高性能和低功耗--随时准备在需要时捕获图像。

当然，联接也将是关键。随着AI分析的繁重工作在云端进行，传感器平台可以更小、更省电。尽管如此，它们仍需要为回程提供高速和可靠的联接；蓝牙低功耗(Bluetooth LE)无线协议的超低功耗凭证在这里发挥了重要和赋能作用。

将BLE技术添加到传感器平台上，为机器视觉传感器平台与云服务的无线联接提供了一种全面而简单的方法。传感器平台通过IoT网关，甚或智能手机，可将图像数据和其他传感器信息传输到云平台，在那里可以使用AI进行分析。然后，可将动作发回给传感器平台或其他联接的智能执行器。 

捕获彩色图像

图1 需要彩色成像的应用

尽管机器视觉系统能使用简单的黑白图像来识别基本物体，但彩色图像传达的信息更多。当AI被用于分析场景时，颜色变得更加相关。在机器视觉中加入颜色，将为自动识别带来新的维度，用于前面提到的新兴应用。颜色提供了更大的对比度和更好地区分场景中的物体。AI系统现在能利用这些特征来提供更高的准确性。

在这种情况下，管理整体功率预算变得更重要，特别是对于电池供电的永远在线的设备。这可能包括用一个纽扣电池预计工作五年或更长时间的设备。在系统功率方面，图像传感器、控制系统和通信接口成为最关键的设计标准。

图2  低功耗拍摄相机平台结合AI支持事件触发成像

RSL10智能拍摄相机平台的开发是为了让工程师能接入一个完整的低功耗图像捕获平台，使用蓝牙低功耗进行联接。该平台的最新版本增加了对使用基于ARX3A0 CMOS图像传感器的相机模块进行彩色图像捕获的支持。该模块符合安森美(onsemi)图像访问系统（IAS）的设计格式，采用标准化的连接器和布局配置，使模块可互换。

安森美利用它生产了新一代的RSL10智能拍摄相机平台。RSL10智能拍摄彩色相机平台现在支持ARX3A0的彩色版本。新平台的尺寸也更小，而且在功率方面更优化。客户在评估了系统的性能后，可使用包括软件在内的设计文件来开发自己的智能机器视觉IoT传感器。

电源管理对于确保电池使用寿命非常重要。RSL10 SIP / ARX3A0在该彩色相机平台上有一个专用的FAN53880电源管理IC（PMIC），以及基于硬件的智能电源管理模式。当该彩色相机平台连接到连续的图像捕获时，它只消耗136.3毫瓦。在等待触发事件时，这功率下降到88.77 mW，而在断电模式下，仅消耗30.36 mW。 

因此，如果一天拍摄一张图片，该彩色相机平台使用一块2000毫安的电池可以运行11年以上。

事件触发的机器视觉

RSL10智能拍摄相机被设计为提供事件触发的图像捕获。这意味着，不是不断地流传图像数据，而是根据预定义的事件来捕获图像。事件的状态是通过集成在相机平台上的高度先进的传感器来监测的。

可以使用包括运动、温度、时间、湿度和加速度这些传感器监测状态。开发人员可以使用这些传感器的输出来创建复杂的事件条件。如果达到这些条件，RSL10智能拍摄相机平台就会触发图像捕获。然后，捕获的图像通过BLE传输到智能手机或网关上。

尽管转向彩色图像捕获意味着通过蓝牙传输的数据量增加，但安森美的工程师已成功实现这，几乎无需增加系统功耗。其中的关键是RSL10 SIP，一个超低功耗的系统级封装（SiP）。这小的、低功耗SiP充当了整个系统的枢纽，控制图像传感器处理器，驱动环境传感器并管理BLE通信。

接口到云端AI平台

图3 云联接的移动应用程序提供图像分析

除了RSL10智能拍摄彩色相机平台，安森美还提供一个定制的移动应用程序，可从Android™和iOS®下载。只要使用联接的智能手机和有效的AWS™账户，就可以使用Amazon Rekognition™。一旦AWS账户联接到RSL10 Smart Shot移动应用程序，就可以上传图像进行分析。分析完成后，Amazon Recognition会返回图像中所有被识别物体的列表，并标明百分比准确率。

图4 基于云的方案由Microsoft Azure™赋能

安森美还与安富利(Avnet)合作，在IoTConnect Platform®中集成了RSL10智能拍摄相机平台，这是个基于云的方案，由Microsoft Azure™赋能。IoTConnect设计为尽可能地减少IoT设计过程的复杂性，提供将信息从拍摄相机平台联接到云端的途径，从而可以解译、操作数据并进行学习（AI）。客户可采用这配方，为他们自己的价值验证（POV）定制，其中需要视觉，如检测物体、读取模拟仪表或检查库存水平。这能更快地验证物联网项目，帮助客户更快地进入市场。

总结

视觉感知是一项令人兴奋的技术，在许多领域都有应用，包括工厂自动化和农业，等等。虽然拥有一个永远不会感到厌烦、疲倦或犯错的 "检查员 "的好处是显著的，但只有当AI和机器学习被添加到组合中时，该技术才真正发挥其作用。

RSL10智能拍摄相机平台为OEM厂商提供了一个设计平台，它结合了联接、彩色和黑白成像以及基于AI的处理。这些设备不仅可通过集成云服务访问先进的AI和机器学习，而且优化的低功耗运行可支持其运行超过十年。