谁将成为未来机器视觉应用领域的王者？

      正是有了CMOS图像传感器，机器视觉早已不再是工业自动化领域的专属名词并已经轻松融入了我们的生活当中，因此也有了“消费级机器视觉” 这一新兴领域及概念。比如，进入很多家庭的扫地机器人，配备了机器视觉技术，可以彻底清扫卫生死角。小巧便捷的翻译笔，因机器视觉技术，可以读懂多种语言。而工业自动化生产线上，依然使用机器视觉系统自动完成高度精密的自动化制造及对不良产品的检测等。 而随着AI应用的广泛落地，例如扫脸支付、人脸识别门禁/门锁 更是以极快的速度渗透到了人们的工作和生活中。连商场里也不乏智能互动电子屏、智能穿衣镜 等基于AI及机器视觉的交互类智能视频设备 的身影。 总体来看，CMOS图像传感器已借由“消费级机器视觉”的纽带与我们的生活完美契合在了一起。
 

       CMOS传感器的新崛起 CMOS是当今主流的图像传感器技术之一，与之对应的是曾经的霸主CCD图像传感器。 1970年，CCD图像传感器在Bell实验室发明，CMOS图像传感器在NASA的喷气推进实验室JPL制造成功。但是，CCD依靠高量子效率、高灵敏度、低暗电流、高一致性、低噪音等特性，一直成为图像传感器市场的主导，直到90年代末才被CMOS拉下神坛。
 

       与CCD图像传感器相对比，CMOS图像传感器具有低功耗、低操作电压、片上集成功能、性价比高等优势，但是在初期由于相对较差的性能和较大的像素尺寸，并没有得到重视。后来随着工艺制程水平的不断提高，CMOS图像传感器才逐渐开始展现出CCD图像传感器不具有的优势，在图像传感器领域的市场攻城略地。时至今日，手机、相机已经全部沦为CMOS传感器的天下。 不过CMOS图像传感器却丝毫没有止步的意思。进入21世纪后，随着机器视觉在工业自动化、无人机、智能家电中的应用，CMOS图像传感器又迎来了新一轮的发展浪潮。 因为机器视觉的应用特性，CMOS图像传感器面临新的挑战。如果以前只是要求成像细致、色彩鲜艳的话，现在则要求快速捕捉（高帧率），无形变（全局快门）和非可见光下成像（近红外增强技术）。毕竟，这次服务的对象从人换成了机器。 GS的引入是一个重大革新。它使得CMOS传感器同时曝光来撷取不失真的运动物体图像，这对机器视觉的领域有重大意义。 GS的基本原理是传感器可以同时扫描图像的整个区域。在GS传感器中，使用所有像素同时捕获图像。