视觉引导的机器人技术提供高速度，重复性，和灵活性，以满足高品质制成品的不断增长的生产需求。

第四次工业革命对时下的工艺监控与自动化水平提出了前所未有的要求，因此，3D视觉又有了一个新的发展驱动力。传统的2D视觉方法已无法满足复杂目标识别与尺寸标示应用的精确度与测距要求，无法搞定日渐成为趋势的人机联合工作等复杂交互状况。 本文回顾了工业市场的3D成像技术，研究了为何飞行时间法（ToF）成了当下最具发展前景的方法，最后概述了飞行时间法（ToF）系统专用CMOS图像传感器的最新发展。

凌华科技NEON-1021-M，颠覆你对智能相机的想象，只要一台即可取代多台单一功能图像传感器，无需编程，即可快速完成多种机器视觉应用，提供多工且强大的处理性能。

平视显示器（HUD）技术是汽车市场上最大的增长领域之一，主要专注于通 过改进车辆驾驶方式和提高驾驶者意识来提升乘客安全度。调查显示，HUD 技术目前已取得21.67%的复合年增长率（CAGR），预计到2021年将实现 13.3亿美元的市场规模 1 。这一增长很大程度上源于显示器技术的进步，该技 术成功做到了将光线投射到远景上。同时，这也与增强现实（AR）技术应用 领域的进步有关，该技术能够将虚拟图像叠加到现实环境中，用于实时显示 的驾驶情况信息。

早于上世纪九十年代初，有意见认为电荷耦合器件(Charge Coupled Device，CCD) 日渐式微，最终将成为“科技恐龙”[1] 。如果用索尼公司(Sony) 2015年的发布来看待，这个预言好像也有点道理：当时索尼公司正式发布终止量产CCD 时间表，并开始接收最后订单。虽然多年前业界已预计这是迟早出现的举措，但是索尼这一发布仍然震惊了专业成像社群[2]。值得一提的是很多工业或专业应用(就是CMOS 图像传感器 (CIS) 的重点市场)到现在仍然基于CCD传感器技术。到底CCD有什么特点优于CIS，使其更具吸引力呢？在发展初期，CCD和CIS两种技术是共存的；后来CCD被视为能够满足严格图像质量要求的高阶技术，而同时期的CMOS技术仍然未成熟并受制于其固有噪声和像素复杂性等问题。在这一时期，图像技术仍然以模拟结构为主，而集成图像处理功能(系统级芯片SOC) 这一意念还没有被认真考量。基于摩尔定律，技术节点的缩小使得SOC技术从2000年起快速扩展并更具竞争力。现在CIS继续致力改进光电性能，在很多方面都显得比CCD优胜。如果利用文首提到的“进化论”譬喻，其实可以把CIS视作抵过多次自然灾害仍然存活的哺乳类动物，而这个进化历史更是跨越6500万年的史诗式故事！

在许多工业机器视觉应用中，由于环境的特殊要求，常常需要对镜头进行加固。有三种不同的加固类型：工业性加固，防护性加固，稳定性加固。

工业性加固可使镜头免受振动和冲击的影响，而不会损坏或改变对焦。该设计的主要特点是简化并减少了活动部件并使其更容易锁止。

这种类型的镜头采用密封结构，以防止湿气或异物进入镜头。

这种加固是在工业性加固的基础上演变而来的，具有相同的简化步骤。此外，镜头中的透镜元件均采用胶合固定，以防止它们在镜筒内活动。

白皮书阐述了如何使用三维传感器进行微小零件的有效检测的5项必要条件。包括以下几点：（1）轻松集成和扩展，（2）检测环境的变化（3）开箱即用的测量工具，（4）丰富的输入输出接口，（5）持续的功能开发。

机器视觉系统的成功，高效益应用往往依赖于系统内部的各个组成部分之间的相互作用，包括机器视觉光源。本文概要的介绍了在机器视觉系统中应用LED光源控制器的独特优势，其中包括光源控制器的技术原理和一些实际应用。

本指南基于Gardasoft系列控制器进行概述，总结了该系列特式产品的选择标准。

图像处理系统能实现多种功能，例如对车辆或其他产品的某些特征 进行测量和计数，计算出它们的重量或体积，根据预先定义的特征量 进行货物的高速分拣，以及从大量数据中自动提取出有决定性的少量信息。通过筛选、优化、补充并实现快速检索，它们可帮助专家解读图像。它们会不知疲倦的持续工作。

如今，在医疗、牙科和科学 X 射线成像技术各个领域中，全数字工作流程正在日益取代传统胶片成像和模拟视频成像技术。