随着机器视觉系统的应用，质量和生产率的提高已经成为工业4.0和工业物联网发展的一个不可或缺的驱动力。随着时间的推移,对机器视觉系统的需求逐渐增加，因此也对驱动它们的图像传感器提出了要求，最终使机器视觉应用开发的图像传感器的特征和能力的广泛性以及多样性。虽然这种多样性可以为终端用户提供专为应用而设计的图像传感器，但它可以对相机制造商施加相当大的压力，因为它们需要开发和维护各种图像传感器和相机解决方案。如果没有妥善管理，这种碎片可以消耗资源和延迟开发新的相机线，这意味着最终客户可能不会受益于最先进的技术。最终，这会影响到工业部门的解决方案，阻碍机器视觉系统的发展和它们所带来的利益。

   机器视觉的多样性
   对不同的成像解决方案的需求直接来自于机器视觉系统对其目标应用的性能需求，其中诸如分辨率、带宽、光灵敏度等参数因应用的不同而有相对不同的重要性。一种类型的自动检测可以优先考虑图像分辨率，而另一种可能需要高动态范围------每个都确保精确的测量和决策。在不能完全控制照明的情况下，总体光灵敏度可能是关键的，而其他应用可能需要特定光谱带中的灵敏度，例如近红外或紫外。在诸如装配线过程的应用中，保持最小帧速率对于保证机器视觉系统不作为整个制造流程的瓶颈是至关重要的。需要对这些需求进行独立评估，然后对每个特定最终用途进行优化（图1）。

图1  平衡应用程序对图像传感器特性的需求

   对于这些参数虽然看起来很简单，但“更多”总是“更好”，实际上，这些特征是相互关联的。增加的分辨率减慢帧速率，除非对传感器进行额外的改变以增加带宽，这会增加设备所需的功率。此外，具有“更多”的成像性能并不总是有益于整个系统，因为不需要的分辨率或帧速率会阻塞网络资源。最后，需要一种平衡的方法来开发和优化成像系统。

   此外，对机器视觉系统的要求继续发展，导致相应的需要驱动附加技术的发展。低噪声架构需要扩展线性动态范围来捕获高对比度场景。深度成像不仅需要拾取和放置自动化，而且需要在自动化物流系统中进行适当的表征和体积测量。多光谱和高光谱成像使一个新的水平自动排序。这些新兴技术为市场上相机的开发增加了一个额外的复杂性。

   采用最佳方法
   随着与机器视觉市场相关的广泛性能需求，相机制造商面临着一个挑战：如何开发相机组合，同时尽量减少相机开发的努力和费用以及最小化上市时间。一个明确的选择是利用平台的相机开发，模块化相机特性，如输出接口（GIGE，相机链接，同轴印刷机，USB等），以使它们易于部署。但要真正有影响力，这种类型的平台设计需要传播到图像传感器水平，允许摄像机电子设备在支持不同图像传感器的分辨率，带宽，像素性能，以及更多的选项。

图2  使用基于共同平台的图像传感器支持多个相机设计

   图2说明了这种类型的集成图像传感器设计在实际中是如何工作的。并不是每个图像传感器要求单独的相机设计，在半导体的Python系列图像传感器上允许单摄像机设计用于支持从VGA到25兆像素的分辨率，并结合多个光谱灵敏度和输出带宽的附加选项。相机制造商设计这个图像传感器可以最大限度地减少相机开发成本，控制库存，并加快上市时间。

   新的X级平台通过支持多个分辨率、光谱灵敏度和速度等级来扩展该功能，而且还支持不同的像素功能，例如全局或滚动快门像素、扩展动态范围、低噪声等，因为该平台的所有成员共享共同的高带宽、低功耗。R图像传感器框架，在这个平台中工作的相机制造商可以很容易地利用他们的相机设计，以支持一个完整的相机组合，跨越各种不同的分辨率，光谱灵敏度和像素功能。

   作为一个例子，X级平台中的前两个设备基于3.2μm全局快门XGS像素。XGS 8000提供4K/UHD分辨率（4096×2160像素），最高可达130 fps，而12百万像素（4096×3072像素）XGS 12000工作在90 fps。两个设备都装在一个紧凑的封装中，当与X级平台的低功耗足迹相结合时，能够开发具有29×29平方毫米足迹的相机。设计这种平台的相机制造商不仅可以支持这些初始设备，而且将很快能够添加额外的分辨率，不仅基于3.2μm xGS像素，而且还可以添加到平台中的新像素——简化了相机制造商开发完整的先进成像相机APPR所需的工作。不仅适用于机器视觉，而且适用于智能交通系统（ITS）和广播市场等应用领域。
   多代路线图
   为任何一个应用选择最合适的技术不是一个简单的任务，在任何情况下，都可能是错误的起点。选择一个能够成长和发展的平台是更重要的，支持一个持续改进的路径，它对产品开发的影响最低。诸如X级平台的图像传感器设计通过包括其他分辨率和像素特征来提供增长的灵活性，从而允许相机制造商继续为许多代相机提供共同平台的好处。