在机器视觉、AI 技术、运动控制等不断发展的各类技术的加持下，机器 人市场迎来了快速发展。在发展智能制造的大环境下，提升生产精准度和效率、 节约劳动力成本，促使工业生产中大批量机器换人。2020 年新冠疫情的出现， 也在一定程度上加速了工厂中机器人的部署。

来自国际机器人联合会（International Federation of Robotics，IFR）近日发布的《2020 全球机器人年度报告》 显示，2018-2019 年间，全球范围内专业服务机器人的销 售额增长了32%，达到112 亿美元；其中，全球物流机器 人市场飙升110％，医疗机器人市场增长28％。

由于时间、精度和细节在航空航 天工业中至关重要，因此航空航天工 程师经常部署有助于加速或增强质量 检查等过程的技术。例如，航空航天 工程师必须有效测量和检查具有严格 公差的大型发动机部件，以满足质量 和精度要求。涡轮叶片的几何形状具 有至关重要的复杂细节，例如前缘和 后缘，这使得使用传统的接触式计量 系统（例如坐标测量仪CMM）测量 这些组件不但非常困难，而且效率低、 费力耗时。

随着高分辨率、高带宽需求的 监控设备、人工智能集成、实时分析 以及物联网（IoT）应用的迅速增长， 人们越来越关注用于视频数据处理工 作的边缘计算。虽然边缘计算提供了 诸如改进响应时间、优化带宽预算和 数据隐私等好处，但它也带来了复杂 的挑战，如数据和设计安全问题，以 及有限的功率和小巧体积等问题。这 些限制要求使用具有高级安全特性的 专用计算硬件。

最初用于地球观测的高光谱成像 （HSI）技术，已经拓展到了广泛的领 域，从工业分类到医学研究，例如， 科学家使用该技术生成皮肤和皮下组 织的数据库。高光谱成像结合了相机 和光谱仪的优点（见图1），能够同时 收集空间信息和光谱信息。 随着图像传感器和相机的不断改 进，今天，研究和开发人员正在为高 光谱成像找到越来越多的应用领域， 如食品质量控制、制药过程控制、塑 料分类和生物测量等。

嵌入式视觉系统精巧的体积、经 济的价格以及高度灵活的整合特性， 让许多厂商纷纷投入研发设计的行 列。在许多方面，虽然嵌入式视觉系 统还只是刚开始被广泛应用于商业 中，但仍然不会改变这一技术将对未 来产业带来巨大改变的潜力。嵌入式 视觉系统的高度灵活性，也使得开发 人员必须多方考虑，包括挑选适合 的硬件界面、处理平台等，以下The Imaging Source 映美精相机将分享嵌 入式机器视觉相关的应用接口。

创建这样一套探测设备系统—— 运行于该设备之上的深度学习系统， 能对行驶中的车辆进行探测，并判断 驾驶员是否在驾驶中系了安全带或是 否在使用手机，并且要求具有不低于 90% 的判断正确率，这是一项极富挑 战性的任务。开发一种能够在各种环 境变化中，对行驶在至少三车道、速 度达80kmph 的车辆进行清晰的图像 捕获的系统，难度又进一步增加。

正确地检测食品、饮料和与其相 关的包装等，需要具备对尺寸、形状、 颜色、缺陷种类以及完整性等相当广 范围的参数进行处理的能力。为了实 现这样的目标，在检测时，优化照明 的强度、均匀性和光源的几何形状， 对于获得具有良好对比度和信噪比的 图像，至关重要。

线阵分时成像技术可以解决外观缺陷难以检测的问题，并能节省设备工位、降低算 法难度，大幅提升检测效率，简化检测任务。

采用光学传感器辅助进行随机箱柜拣选已成为自动化 作业的终极法则。ISRA VISION 成熟可靠的箱柜拣选传感器 的增强版本，能够以极快速度实现更优的结果。该解决方 案不仅采用强大的四摄像头技术和嵌入式系统架构，而且 重点引入了优化的机器人路径规划和可靠的多件拣选功能。 作为Touch ＆ Automate 系统的一部分，该产品适用于所有 主要品牌机器人，并且可以在数小时内部署到生产环境中。

随着人们的生产生活越来越智能化，成像技术已经渗 透到了广泛的领域，从视频监控到自动驾驶，从人脸识别 到工业机器视觉，成像几乎已经无处不在。随着这些应用 要求的不断提升，它们对成像技术的核心器件——图像传 感器的性能要求也越来越严苛，这无疑为图像传感器芯片 厂商提出了全新的挑战。

通过始终提供一个恒定的、无角 度的视野，远心镜头为“要求精密、 可重复测量或检测的机器视觉应用”， 提供了所有镜头类型的最高精确度。 远心镜头制造商继续推进这项技术， 他们纷纷发布了为最新的大幅面图像 传感器量身定制的新镜头。本文将介 绍这一领域的一些最新进展。