基于視覺的傳感技術（VBST）正在革新各行各業，為新的應用場景打開了大門，特別是在實現過程中充分考慮設計因素時。

數碼相機與 AI 的結合：基于視覺的傳感技術

數碼相機的出現改變了我們看待世界的方式，使我們能夠以過去無法實現的方式捕捉和分享圖像和視頻。人工智能（AI）幫助我們以前所未有的規模和速度分析數據和識別模式。當二者結合在一起，就形成了基于視覺的傳感技術（VBST）。通過合理的設計考量，VBST 正在將智能產業帶入更高水平，尤其是在醫療、安防和效率方面。

實施 VBST 系統的關鍵設計考量

在部署基于視覺的傳感系統時，為了確保成功，有許多技術和設計方面的考慮因素需要關注：

1. 相機選擇與布置

• 根據圖像的細節和精度要求，選擇合適的光學傳感組件。高分辨率相機能捕捉到更詳細的圖像，但通常也需要更高的處理能力和內存，或接受圖像處理管道延遲的增加。

2. 光學與視場（FOV）的選擇

• 確保傳感器的光學系統符合系統的應用要求。較大的傳感器提供更大的視場，而鏡頭焦距與視場成反比。布置相機時，盡量減少遮擋并最大化目標數據的捕捉區域，同時考慮光照、角度、安裝穩定性和防震設計等因素。

3. 控制光照條件

• 從實驗室開發系統過渡到實地部署時，光照條件往往容易被忽視。在一些場景中，可能需要額外的照明裝置，以便充分照亮目標區域。對于夜間和低光環境，高靈敏度圖像傳感器（如背照式或堆棧 CMOS 傳感器）以及紅外照明是行之有效的設計選項。

4. 圖像處理和分析硬件

• 確保所選硬件足夠處理圖像分析的計算負荷，特別是實時系統。多攝像頭系統中，還需確保相機同步，以避免數據捕捉不一致的情況。

5. 數據傳輸和存儲

• 考慮流媒體高分辨率視頻的帶寬需求，必要時使用邊緣處理架構。系統設計如果包含視頻錄制功能，應規劃適當的存儲解決方案，包括檢索、保留、歸檔和壓縮以實現高效的長期存儲。

基于視覺的傳感技術的行業應用實例

VBST 已經讓許多早期應用者獲益。例如，許多汽車制造商使用 LiDAR 和超聲波傳感設備用于安全相機和數據收集，旨在打造自動駕駛汽車。此外，某電動汽車制造商則選擇 VBST，以優化性能、控制成本并簡化技術管理。

在精細農業領域，一家大型農業設備制造商提供基于計算機視覺的升級服務，結合 AI 驅動的雜草識別系統。該技術可幫助農民實時識別田地中的雜草，減少除草劑的使用量和浪費。

零售業中，一些商店允許顧客跳過結賬，直接帶走商品，這種 VBST 系統能識別顧客籃子中的商品，并利用顧客的存儲支付信息完成交易。

在醫療行業，小型 VBST 系統已應用于微創手術，減少感染風險并縮短患者恢復時間。這些技術的進步還有助于減少手術錯誤，通過提供對細小結構的清晰可視化，以及基于類似手術的視覺數據集的更全面的培訓來提升安全性。

基于視覺的傳感技術的未來

由于 VBST 系統具有適應性強、性能強大且成本相對較低的特點，還有許多潛在的應用場景值得探索。例如，在制造領域，VBST 有潛力在小型制造商與大型企業之間架起橋梁，幫助創新更快地推向市場。

攜帶光學攝像機的無人機，結合 AI 模型，可用于對危險或昂貴的設施（如海上石油鉆井平臺或海上船舶）進行安全檢查。自動或 VBST 增強的物料搬運車輛能夠在倉庫環境中檢測人類，幫助避免碰撞并提高效率。

智慧城市可能使用 VBST 監控交通狀況，引導車輛和行人沿最有效的路線行進，而智慧場館應用則可以實現個性化的客戶體驗和互動。

在食品和醫藥供應鏈中，VBST 還可通過監控運輸和存儲過程中的溫度和時間來提高可追溯性和安全性。在醫療保健方面，VBST 有潛力改善術后和慢性病監測，從而提高患者的健康狀況并可能減少面對面就診的需求。

正如所有 AI 驅動的應用，VBST 的應用場景通常在有人的干預下最具吸引力，系統功能可監控并對警報做出響應。設計師和工程師們如果想要提升組織的安全性、效率和創新能力，VBST 技術已經蓄勢待發，只需有創意的愿景來將其付諸應用。