视觉技术在嵌入式系统中的迅速普及促进了用于汽车安全，机器视觉和运动分析的超高速成像解决方案。相应地，通过功能更强大的图像传感器和更小的像素体系结构，可以显着提高其产品的性能和成像功能。机器视觉技术使用图像识别算法来识别图像中的对象，并在不影响工业自动化，机器人技术，无人机和3D建模等广泛应用的情况下提供更详细，准确的对象图像。导致变形。首先，小型但功能强大的处理器平台正在降低传统机器视觉系统的成本。其次，借助强大，低成本和高能效的处理技术，新型图像传感器正在迅速发展，以满足诸如光学检查和工业自动化之类的工业级成像应用的需求。图像传感器是任何机器视觉设计中的关键元素，并且在速度和分辨率方面正在经历快速的变革。新的图像传感器可以在不影响图像质量的情况下实现更高的帧速率。此外，为了分辨率，这些图像传感器具有强大的光学特性，可以确保现代机器视觉检查所需的成像细节和性能。这些低功耗嵌入式系统还可以支持多种产品分辨率，同时满足广泛的像素功能。在这些以新的像素架构快速发展的嵌入式视觉系统中，较大的像素可以与给定的光学图案交换分辨率以获得更高的成像灵敏度。机器视觉是工业自动化革命的核心。但是机器视觉不仅将目光投向了工业机器人的技术革命。它的应用几乎涵盖了所有机器以及制造周期的各个方面。实际上，机器视觉正在工厂车间外为许多应用提供服务。机器视觉的使用涵盖了智能交通系统中的车牌识别，跟踪无收银店中顾客和物品的移动，并成为自动驾驶汽车的指导核心。如今，机器学习已成为自动驾驶汽车中的关键支持技术。它在高级驾驶员辅助系统（ADAS）中也起着至关重要的作用，在该系统中，多种机器视觉算法可提供无可挑剔的感知准确性。机器视觉还可以针对多个以相机为中心的应用程序执行智能视频内容分析，包括监视，增强现实（AR）和虚拟现实（VR）头戴式受话器及配件。一些图像传感器使用全局快门传感器技术来消除运动伪像和模糊效果。全局快门在相机设计中创造了新的高度，实现了出色的成像性能，高图像均匀性和低噪点。与卷帘快门不同，全局快门技术使传感器能够同时扫描图像的整个区域，这在机器视觉应用中至关重要。机器视觉领域的另一个重大转变以及从电荷耦合器件（CCD）图像传感器到更经济的基于CMOS的摄像头系统的转变，该系统还消耗更少的功率并提供更高的帧频。 CMOS图像传感器在两个主要领域取得了长足进步：图像速率和噪声水平。对于嵌入式视觉系统，由于改善了噪声特性，CMOS传感器逐渐成为一种更经济和可行的选择。此外，CMOS图像传感器可以提供更大表面积的更详细视图，这在工厂自动化环境中是至关重要的要求。机器视觉是人工智能（AI）革命的重要体现，它已经从学术研究转向商业领域。例如，机器视觉系统现在广泛用于焊接领域的自动焊接检查中，或在焊接过程中控制焊接设备的焊接路径的准确性；或在焊接后检查焊缝的焊接效果。以CMOS为中心的摄像头设计正在帮助开发人员满足机器视觉应用中的处理要求和低功耗要求。机器视觉和图像传感器技术设计的主要变化都是为运动分析，机器人技术，跟踪，工业检查和计量等应用提供服务。