智能圖像傳感器涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域，主要分為硬件系統和軟件系統兩大部分。

　　國家標準將傳感器定義為：能感受規定的被測量，并按照一定規律轉換成為可用輸出信號的器件或裝置，通常傳感器包括兩部分：敏感元件和轉換器。IEEE協會從最小化傳感器結構的角度，將能提供受控量或待感知量大小且能典型簡化其應用于網絡環境的集成的傳感器稱為智能傳感器。其本質特征為集感知、信息處理與通信于一體，具有自診斷、自校正、自補償等功能。

　　目前智能傳感器廣泛應用于消費電子、汽車工業、航空航天、機械、化工及醫藥等領域。隨著物聯網、移動互聯網等新興產業的興起，智能傳感器在智能農業、智能工業、智能交通、智能電網、健康醫療、智能穿戴等領域，都有著廣闊的應用空間。

　　而智能圖像傳感器作為智能傳感器的一種，目前被廣泛應用在各類消費電子中。智能圖像傳感器是由圖像傳感器和視覺軟件組成，能夠捕捉和分析視覺信息，代替人眼做各種測量和判斷的設備。主要由圖像傳感器和視覺軟件組成，前者用于捕捉圖像，后者用于分析“看到”的內容。

　　一、智能圖像傳感器的分類

　　典型的圖像傳感器可以分為：圖像采集、圖像處理和運動控制三個部分。它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。

　　根據感光器件的不同，圖像傳感器可以分為CCD和CMOS兩種。兩者都執行相同的步驟：光電轉換——電荷累積——輸出——轉換——放大。

　　CCD成像儀主要由兩部分構成：濾色器和像素陣列，微透鏡將光線漏光到每個像素的光敏部分上，當光子通過濾色器陣列時，像素傳感器開始捕獲通過的光的強度，然后對光信號進行組合，統一輸送到外部線路進行A/D處理。與CCD相比，CMOS是具有像素傳感器陣列的集成電路，其每個像素傳感器都有自己的光感傳感器、信號放大器和像素選擇開關。

　　智能傳感器的實現結構主要有三種：非集成化實現、混合形式、集成化實現。按照智能化的程度，分別對應：初級、中級和高級形式。MEMS傳感器是指采用微機械加工和半導體工藝制造而成的新型傳感器。與傳統的機械傳感器相比，MEMS傳感器具有體積小、重量輕、成本低、功耗低、可靠性高、適于批量化生產、易于集成和實現智能化等特點。從集成化的角度來說，MEMS傳感器是智能傳感器的未來。

　　二、智能圖像傳感器應用廣泛，攝像頭和激光雷達受青睞

　　20世紀90年代末期，隨著CMOS圖像傳感器工藝和設計技術的進步，市場份額不斷擴大，近年來市場占有率已經超過90%，取代CCD成為主流。

　　從下游應用領域分布來看，當前CMOS圖像傳感器主要應用于智能手機和平板電腦，占比下游應用70%左右。隨著嵌入式數字成像技術迅速擴展，未來用于智能手機和平板電腦的CMOS的比例將會逐漸降低，汽車系統將成為CMOS圖像傳感器增長最快的應用。

　　從應用形式來看，CMOS傳感器的主要應用為攝像頭模組（CCD）。智能圖像傳感器的應用組件攝像頭目前已廣泛應用于各類消費電子中，如：手機、電腦、可穿戴設備等。目前手機、電腦用攝像頭是攝像頭模組下游應用的最廣泛領域之一，未來隨著ADAS系統的廣泛普及和無人車的推出，車感攝像頭領域將會迎來一輪爆發。

　　相比攝像頭，激光雷達的3D成像更加精準是無人車視覺系統的首選，是目前資本市場追捧的熱點。激光雷達在探測距離、探測精準度、天氣適應性和夜視功能方面具有極大的優勢，將會成為未來高端成像設備的主流。

　　與相機圖像不同，激光雷達可通過測量光線的飛行時間，測量物體距離。除此之外，相機的數據源單一，不可靠，雖具有完全360°的覆蓋范圍，但很容易被迎面而來的光線、黃昏或陰影中看不到東西所遮擋，無法區分遠處的重要場景。而且由于激光雷達成本過高，目前各種成像技術多以攝像頭運用為主，但未來隨激光雷達成本的降低，其在各個領域對攝像頭的替代作用也將凸顯。

　　另外，無人機也是智能圖像傳感器主要的應用之一。目前圖像傳感器主要是以相機模組的方式，搭載在無人機上，作航拍或者地圖測繪等需要成像的領域。隨著無人機市場的爆發，無人機用攝像頭也將會迎來新增長，預計到2020年無人機用攝像頭市場規模可達1億美元。

　　三、智能圖像傳感器的技術現狀及未來發展趨勢

　　智能傳感器的基本技術主要包括：功能集成化、人工智能材料的應用、微機械加工技術、三維集成電路、圖像處理及DSP（數字信號處理）、數據融合理論（嵌入式數字成像技術）。

　　有兩種設計結構，分別是：數字傳感器信號處理（DSSP）和數字控制的模擬信號處理（DCASP），一般采用DSSP模式，通常至少包括兩個傳感器：被測量傳感器（如圖像傳感器）和補償傳感器，傳感信號經由多路調制器送到A/D轉換器，然后在送到微處理器進行信號補償和校正，測量的穩定性只能由A/D轉換器的穩定性決定。

　　具有微米量級特征的MEMS傳感器可以完成某些傳統機械傳感器所不能實現的功能。因此，MEMS傳感器正逐步取代傳統機械傳感器的主導地位，在消費電子產品、汽車工業、航空航天、機械、化工及醫藥等領域得到廣泛的應用。

　　智能圖像傳感器涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域，主要分為硬件系統和軟件系統兩大部分。硬件系統包含了處理器、存儲器和控制器，軟件系統主要包括各種驅動和算法。

　　目前較為先進的應用主要有：激光雷達、3D成像和傳感技術、虹膜識別。

　　激光雷達按有無機械旋轉部件分類，包括機械激光雷達和固態激光雷達。根據線束數量的多少，又可分為單線束激光雷達與多線束激光雷達。而未來的發展方向將會從機械走向固態，從單線束走向多線束。隨著激光雷達技術的推進，微型化、低成本、高性能將會成為必然趨勢，固態激光雷達也將會成為最終的激光雷達形式。

　　3D成像能夠識別視野內空間每個點位的三維坐標信息，從而使得計算機得到空間的3D數據并能夠復原完整的三維世界并實現各種智能的三維定位。目前在高端市場如：醫療和工業領域的應用逐漸成熟，呈現出加速趨勢。

　　虹膜識別是一種新興的生物特征識別技術，通過采集虹膜圖像，提取和比對虹膜紋理特征點之間的差別來識別身份，相比于傳統的指紋、人臉等生物特征識別技術具有唯一性、穩定性和高度的防偽性等優勢。對比其他生物測定技術只能讀取13-60個特征點，虹膜測定技術可以讀取266個特征點，準確率高達99.29%。虹膜識別大量應用于安防、監控、特種行業身份識別等領域，但沒有突破消費級電子市場，個中原因在于以下三大挑戰：虹膜算法，基于互聯網的安全解決方案以及虹膜支付的生態建設。