在制造業中，工業4.0的推動下，視覺技術的應用正在迅速發展。隨著連接速度的提升、自動化程度的加深以及智能系統的不斷改進，工業4.0將智能化引入到以往簡單的數據采集系統中。在過去，視覺系統主要負責捕捉圖像、封裝并傳輸數據，然后交由后續的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件進行處理。而現在，隨著工業5.0的到來，人工智能（AI）與機器學習（ML）已經被融入到整個數據通路中，實現了大規模的定制化。如今的攝像頭變得更加智能化，能夠在應用層面處理圖像數據，僅輸出用于決策的元數據。

這兩代之間的關鍵發展在于對邊緣端變化的關注。我們生活的世界本質上是模擬的，許多電子與機電（EEM）系統都是由各種感知輸入驅動的。邊緣端的電子傳感器，如視覺（光）、溫度（熱）、音頻（聲）、距離與位置以及壓力（觸覺）傳感器，收集這些物理輸入，并將其轉化為處理后的數據，以實現智能化并便于制定決策。工業4.0提出了對這類傳感器智能和高效的需求。如今，在非工業及商業應用領域，各種傳感器不斷發展，從基礎類型逐漸發展到符合工業自動化流程和標準的增強版本。

隨著傳感器的大規模應用，人們也在推動更低功耗的電池驅動智能設備的廣泛應用。功耗給視覺系統帶來了不同的挑戰，而圖像傳感器則通過創新的方法解決這些挑戰，同時提供卓越的性能，成為視覺系統的差異化因素。

圖像傳感器--視覺感知的輸入機制

視覺感知已成為邊緣端數據采集的重要方式之一，收集到的圖像數據能夠被快速、高效地用于決策制定。例如，若無視覺傳感器，場景中的物體需要無數個特定的傳感器來傳達場景的構成。這會產生大量數據并需要龐大的處理工作，或許還得靠好運氣，才能得到場景的真實呈現。在高效的系統中，一張圖像就可以在一幀數據中傳達場景中的所有信息。

這種簡便的數據表現形式使得圖像傳感器得以加速發展，為智能手機等消費類移動產品提供支持，其分辨率超過一億像素，在硬件和軟件的支持下，為靜態圖像和視頻流提供卓越的細節特征。由于移動產品主要服務于娛樂和個人應用，因此其制定決策的目標略有不同。然而，面向汽車、工業和商業應用的視覺系統服務于高度以目標為導向的需求，其中許多系統使用傳感器輸出進行基于機器的決策，并要求在分辨率、幀率和功耗之間達到精細平衡。

在大多數應用中，可能只有小部分時間需要在全分辨率下全速運行，其余時間則僅需較低分辨率。雖然子采樣模式可以降低帶寬并有其自身優勢，但在分辨率選擇或場景完整性方面會受到一定的限制。

傳感器內的縮放器有助于克服這些限制，有效滿足低分辨率操作的需求。它們能夠在源頭控制帶寬，而不是由ISP/SoC管理。它們能夠在最大程度上提供精細的粒度控制，同時保持完整的視場角（FOV）。安森美AR2020圖像傳感器（Hyperlux LP產品系列的2000萬像素成員）的圖像縮放算法非常復雜，即使在分辨率大幅縮放的情況下，也能提供出色的圖像質量。舉例來說，雖然獲取遠距離物體的細節確實需要2000萬像素，但可能只需要圖像的某個特定區域，而不是整個圖像。通過對這一動態定義的區域進行裁剪或縮放，就可以獲得2000萬像素傳感器的優勢，而無需持續處理相當于2000萬像素的數據。

在現代工業中，隨著邊緣智能的重要性日益增強，這些應用必須適應不同用例需求。現在，許多應用都需要更高的分辨率和更出色的整體性能，以輔助計算機視覺、機器視覺和自動化決策系統。很多情況下，人們非常渴望獲得更豐富的細節，因為這些細節有助于減少錯誤決策。隨著分辨率的提高，圖像

傳感器中的像素數量也會增加，相應地，傳感器向圖像信號處理器（ISP）或系統芯片（SoC）提供的圖像數據量也會增加。傳感器產生的大量圖像數據以及ISP/SoC對這些數據的處理會導致高功耗，從而給視覺系統設計帶來巨大負擔。

盡可能休眠，按需喚醒的功能使得視覺系統具有高度的目標驅動性。傳感器可以處于極低的工作狀態，在大多數工作時間內以低分辨率、最低幀速率運行。當檢測到運動時，它會切換到預定的配置--運動喚醒（WOM）模式。圖像傳感器有能力處理這些變化，并讓ISP/SoC將其切換到所需的模式/配置。它還能進一步屏蔽與應用無關的運動區域，從而使傳感器和視覺系統更加精準、高效。以前，這一功能是在處理器中完成的，但在傳感器上實現這一功能可減少系統資源和功耗。

圖像傳感器的發展將繼續受到推動，尤其是在工業4.0的背景下。隨著技術的不斷進步，我們可以預見圖像傳感器將在各個領域發揮越來越重要的作用，為智能化、自動化的未來做出更大貢獻。