机器视觉与图像传感器技术领域的发展趋势

 嵌入式系统中视觉技术的迅速普及，推动了用于汽车安全、机器视觉和运动分析的超高速成像解决方案。相应地，通过更强大的图像传感器和更小的像素体系结构，可以显着提高其产品的性能和成像功能。

机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的物体，并在不影响诸如工业自动化、机器人技术、无人机和3D建模等广泛应用的情况下，为物体提供更详细准确的图像而不会造成变形。

 首先，小型但功能强大的处理器平台正在降低传统机器视觉系统的成本。其次，借助强大、低成本和高能效的处理技术，新型图像传感器正在迅速发展，以满足诸如光学检查和工业自动化等工业级成像应用的需求。
    图像传感器是任何机器视觉设计中的关键要素，它正在对速度和分辨率方面进行快速改造。新的图像传感器可实现更高的帧速率，而不会影响图像质量。而且，为了分辨率，这些图像传感器具有强大的光学特点，可确保现代机器视觉检查所需的成像细节和性能。
这些低功耗嵌入式系统还可以支持多种产品分辨率，同时满足广泛的像素功能。在这些随着新的像素架构而迅速发展的嵌入式视觉系统中，较大的像素可以以给定的光学样式来交换分辨率，以获得更高的成像灵敏度。
    机器视觉是工业自动化革命的核心。但机器视觉不仅仅将目光投向工业机器人技术革命。它的应用涵盖了几乎所有机器以及制造周期的各个方面。

 机器视觉是人工智能（AI）革命的重要体现，已经从学术研究转向商业领域。例如，机器视觉系统现已广泛用于焊接领域的自动焊缝检测中，或在焊接过程中控制焊接设备的焊接路径准确性；或在焊后检查焊缝的焊接效果。

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