意法半導體推出了一套即插即用的圖像傳感器應(yīng)用開發(fā)硬件、評估用攝像頭模塊和軟件，該生態(tài)系統(tǒng)有助于簡化基于ST BrightSense全局快門圖像傳感器的應(yīng)用開發(fā)，讓開發(fā)者能夠采用ST BrightSense 圖像傳感器 設(shè)計大規(guī)模工業(yè)和消費產(chǎn)品，確保產(chǎn)品具有出色的拍攝性能。與傳統(tǒng)卷簾快門圖像傳感器不同的是，全局快門圖像傳感器能夠同時曝光所有像素，拍攝快速移動的物體，圖像不會失真變形，當配備補光系統(tǒng)時，可明顯降低功耗。ST BrightSense CMOS 全局快門傳感器采用先進的背照式像素技術(shù)，在意法半導體
在更快的連接速度、更高的自動化程度和更智能系統(tǒng)的推動下，工業(yè)4.0加快了視覺技術(shù)在制造業(yè)中的應(yīng)用，并將智能化引入到以往簡單的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)中。上一代視覺系統(tǒng)負責捕捉圖像，對其進行封裝以供傳輸，并為后續(xù)的FPGA、ASIC或昂貴的SoC等器件提供圖像數(shù)據(jù)進行處理。如今，工業(yè)5.0更進一步，通過在整個數(shù)據(jù)通路中融入人工智能（AI）與機器學習（ML），實現(xiàn)大規(guī)模定制化。攝像頭變得智能化，具備在應(yīng)用層面處理的圖像數(shù)據(jù)，僅輸出用于決策的元數(shù)據(jù)。這兩代之間的關(guān)鍵發(fā)展是關(guān)注邊緣端發(fā)生的變化。我們世界本質(zhì)上以模擬為主，許多
當前我們對圖像傳感器的依賴程度超出了大多數(shù)人的想象。圖像傳感器應(yīng)用在汽車上，幫助我們避免碰撞；應(yīng)用于建筑監(jiān)控，防止非法入侵；應(yīng)用于生產(chǎn)線，檢查產(chǎn)品的質(zhì)量。有趣的是，人們經(jīng)常按照像素大小和解析度等非常簡單的指標，對圖像傳感器進行分類，但為不同應(yīng)用選擇合適的傳感器要比這復雜得多。分辨率我們依賴于傳感器來探測危險，或檢測產(chǎn)品中的缺陷，因而傳感器的圖像質(zhì)量至關(guān)重要。系統(tǒng)設(shè)計人員和最終用戶通常認為，更高的分辨率（即圖像中的像素更多）可以增強圖像質(zhì)量。但情況并非總是如此。更高的分辨率固然可以保留圖像的銳化邊緣和精細細
如今，攝像頭已隨處可見，工廠、車輛、公共建筑、街道……其數(shù)量還在不斷增多。大部分攝像頭依靠圖像傳感器將場景中的光線轉(zhuǎn)換為電子圖像，因而推升了對圖像傳感器的需求。但圖像傳感器種類繁多，功能特性各不相同，設(shè)計人員需要熟悉不同傳感器的不同功能特性，才能為特定應(yīng)用選擇合適的攝像頭。乘用車攝像頭搭載量激增，有些豪華車型甚至配有十幾個攝像頭。汽車制造商需要添加更多傳感器以提升安全性，還需考慮每個攝像頭的經(jīng)濟成本和占用空間，這為其帶來了挑戰(zhàn)。于是，汽車制造商開始尋找解決方案，希望用一個攝像頭捕獲同時針對人眼視覺和機器視
當前我們對圖像傳感器的依賴程度超出了大多數(shù)人的想象。圖像傳感器應(yīng)用在汽車上，幫助我們避免碰撞；應(yīng)用于建筑監(jiān)控，防止非法入侵；應(yīng)用于生產(chǎn)線，檢查產(chǎn)品的質(zhì)量。有趣的是，人們經(jīng)常按照像素大小和分辨率等非常簡單的指標，對圖像傳感器進行分類，但為不同應(yīng)用選擇合適的傳感器要比這復雜得多。分辨率我們依賴傳感器來探測危險，或檢測產(chǎn)品中的缺陷，因而傳感器的圖像質(zhì)量至關(guān)重要。系統(tǒng)設(shè)計人員和最終用戶通常認為，更高的分辨率（即圖像中的像素更多）可以增強圖像質(zhì)量，但情況并非總是如此。更高的分辨率固然可以保留圖像的銳化邊緣和精細細節(jié)
