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对图像传感器的认识误区:传感器类?/B>

如今Q摄像头已随处可见,工厂、R辆、公共徏{、街道……其数量q在不断增多。大部分摄像头依靠图像传感器场景中的光U{换ؓ电子囑փQ因而推升了(jin)对图像传感器的需求。但囑փ传感器种cȝ多,功能Ҏ各不相同,设计人员需要熟悉不同传感器的不同功能特性,才能为特定应用选择合适的摄像头?/span>

  乘用车摄像头搭蝲量激增,有些豪华车型甚至配有十几个摄像头。汽车制造商需要添加更多传感器以提升安全性,q需考虑每个摄像头的l济成本和占用空_qؓ其带来了(jin)?xi)战。于是,汽R刉商开始寻找解x(chng)案,希望用一个摄像头捕获同时针对人眼视觉和机器视觉优化的囑փ。hD觉与机器视觉所适用的图像质量存在区别,需要权衡取舍,因此实施q一Ҏ同样隑ֺ不小?/span>

  人眼视觉

  人眼视觉pȝ对像素间亮度强弱差异的感知与机器视觉法不同。h眼对亮度的感知是非线性的Q也是_如果所在环境中光子数量增加一倍,眼睛感知到的亮度也只增加?jin)一倍。这需要调整用于hD觉的摄像头图像以对应其动态范_从而将人眼感知的较亮区域和较暗区域的细节充分放大。此外,我们对一般颜色和 LED 光源的闪烁十分敏感(q一问题日益普遍Q,因此如果摄像头导致颜色失真,即囑փ清晰且其他方面的质量很高Q也会媄响hcȝ视觉体验。对于后视摄像头{辅助驾驶的被动安全pȝQ驾驶员?sh)比机器视觉pȝ有优势,因ؓ如果囑փ有缺Q驾驶员?sh)自动发玎ͼ而此时无需依赖摄像头。虽然这不会引发重大安全事故Q但摄像头q处也会带来不便,因此Q驾驶员?sh)会依赖摄像头图像,而是更多地进行主动判断?/span>

  机器视觉

  与hD觉不同,使用机器视觉的自动化pȝ会查看图像中每个像素的数字|因此其对光子数呈U性反应。与用于人眼视觉的图像不同,因此必须调整以输出对应于量像素值的囑փ。此外,机器视觉pȝ必须l过~程或采用特D的错误(g)硬件才能检出囑փ~陷。缺该g的系l可能无法正常工作,且不会告知驾驶员其功能已受损或无法运行。对于像自动紧急制动这L(fng)d安全pȝQ如果出现故障,误报导致系l在无碰撞危险时实施制动Q而漏报会使系l在发生危险时完全失灵,从而造成严重的后果。如果驾驶员?sh)用此类辅助pȝQ则需要显CZ息来指示其功能不全,但可能无法发出功能受损的警告。部分系l会提醒N员其功能受损或“不可用”,它们通常依赖Ҏ的硬件功能来(g)传感器中的错误或故障。此cd能须遵@汽R安全完整性等U?(ASIL) {相关的行业标准Q支?ASIL 的传感器具有检和报告故障的功能,可提高安全性。以上就是用于机器视觉的传感器与用于人眼视觉的传感器需要进行不同配|的两个原因?/span>

  使用单个摄像头实现观察和感知的传感器解决Ҏ

  好消息是Q部分传感器已具备同旉用于h眼和机器视觉的出色功能,且可q行优化q输Z路同步数据流Q助力工E师设计可同时用于h眼和机器视觉功能的摄像头pȝ。这样一来,汽R刉商只需在R内的特定位置部v一个摄像头Q最大限度地减小占用I间q低系l成本,获得可针对两U工作负载应用优化的囑փ?/span>


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