随着现代世界的自动化,感知在所有领域的重要性都在上升。传感器有许多类型,从最简单的监测单个参数(如光或温度)的器件到更精密的器件,如能以惊人的帧速率记录整个场景以供分析的图像传感器。
图像传感器越来越受欢迎,并被用于从普通到不可思议的许多应用中。在工业领域,它们可监控安全、检查流程、检查成品或在制品(WiP)、检查任何平板显示器,甚至拍摄您特别喜欢的好莱坞电影。与员工不同的是,图像传感器不会遗漏任何东西,并可以 24/7/365 全天候工作。
设计挑战
设计相机系统可能具有挑战性,并且在工业应用中,由于环境(温度、湿度、污垢、电尖峰)而可能会有更多的挑战——一个很长的列表。但最基本的决定通常是感知元件,即图像传感器,它可以决定设计的成败。
传感器分辨率是要做出的关键决定之一——捕获的图像或视频流必须足够详细且足够快,以便监控它的人员(或软件)能够以所需的速度挑选出细节。然而,增加分辨率,同时以下游电子设备无法处理的速度运行,将增加传感器的成本,且需要更多带宽来传输和存储容量,从而进一步增加成本。因此,指定的传感器必须足以完成任务,但不能过度指定。
分辨率也与功耗有关,在系统由市电供电的许多情况下,这不是问题。但对于电池供电的设备——如无人机、便携式测试仪、物联网(IoT)设备,甚至是在工厂和仓库中越来越常见的自动导引车 (AGV)——过度指定的传感器会大大减少充电之间的有用工作时间。此外,过多的功耗会导致过多的散热,最终产生影响整体图像质量的噪声。
在现代工业环境的许多应用中,相机执行不同的任务,每一个都需要不同的分辨率。例如,一个简单的检测应用可以使用低分辨率相机,而需要检查详细特征的应用将部署高分辨率相机。
虽然这种方法避免了过度指定传感器的弊端,但它确实需要针对每种分辨率使用不同的传感器。然而,在许多情况下,每个传感器都需要不同的设计,从而大大增加了设计任务(和时间)。即使设计完成,从规模经济中获益的能力也会减弱,因为每个设计都使用不同的组件。
图像传感器的便利性和价值使其广受欢迎,导致许多公司首次采用该技术。然而,学习曲线可能非常陡峭——甚至对于有经验的设计人员来说,设计也可能很棘手。
家族式方案带来益处
尽管需要一系列具有不同功能集的不同分辨率的相机,但设计人员更愿意只完成“理想世界”中的一个设计。然而,这似乎是不可能的,因为需要使用不同的传感器来优化每个相机以适应特定的应用。
不过,安森美(onsemi)的 PYTHON 和 XGS 系列先进图像传感器,采取了“家族式”方法。虽然七种不同的 XGS 传感器提供从230万像素 (MP)到4500万像素的一系列分辨率,但所有器件都具有与行业标准 29 毫米 x 29 毫米布局兼容的通用尺寸。在更高的分辨率下, 2000万像素到 4500万像素范围的4个 XGS 器件也具有通用的占位。PYTHON 系列采用了类似的方法,提供从130万像素到高达2620万像素的分辨率。
具有已知性能的高达 4500万像素的单个相机硬件设计(以及另一个更高分辨率的相机)在很大程度上满足了设计人员只设计一次的愿望,显著减少了设计时间和风险,同时可在制造中实现规模经济。此外,固件等知识产权 (IP) 可以在整个系列相机中重复使用,如果需要更新硬件固件,只需进行一次,从而减少设计维护成本。
安森美提供多种开发工具,包括带有硬件平台和DevSuite 软件的演示套件用于传感器评估,以支持刚接触图像感知的设计人员。还提供X-Celerator 平台,其 FPGA 代码直接与 Altera ®和 Xilinx ®接口,并提供使用 Lattice FPGA 进行 HiSPi 到 MIPI 转换的X-Cube 参考设计。X-Cube 还使用 DevSuite 软件进行图像捕获、处理和分析。
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