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為了提高效率和性能，工業自動化越來越受歡迎。在自主移動機器人 (AMR)、倉庫機器人、無人機、農業、工廠檢查和安防/監控等應用場景，會實施基于機器視覺的人工智能 (AI) 與先進技術來執行關鍵功能。要想提高現有的對象檢測和識別能力，需要解決在不利光照條件下，對運動中的對象和更遠距離的精細細節捕獲圖像的難題。安森美(onsemi)新推出的AR0822傳感器具備嵌入式高動態范圍 (eHDR) 功能，可解決工程師在開發自主機器視覺系統時面臨的復雜設計挑戰。

高動態范圍在工業自動化中的重要性

許多工業應用的工作場景中，光線刺眼，且明亮區域和黑暗區域同時存在。例如，室外 AMR 必須在同時存在陽光和黑暗區域的場景中精確運行；監控系統警報是否觸發，取決于能否辨別未授權人員從黑暗區域移動到明亮區域。雖然工廠工程師會控制照明以便在需要捕捉畫面細節的地方達到理想亮度水平，但有些倉庫可能無法控制照明，或者可能需要花費高昂的成本進行重建。此外，工業機器人應該能夠延伸到多個位置進行操作，而這可能會出現不確定的光照條件。例如，運輸包裹的無人機在夜間或高強度陽光下，可能就會遇到這種情況。這幾個例子說明這些自主系統必須在高動態范圍場景下運行。

多次曝光 = 更高的動態范圍 傳感器的動態范圍是指圖像傳感器在黑暗和明亮區域中捕獲圖像細節的能力，測量單位為分貝 (dB)。一般而言，120 dB 的動態范圍可捕獲除極端場景以外的所有場景中的細節（汽車應用需要更高的動態范圍，尤其是在乘客安全方面）。在這類包含黑暗和明亮區域的場景中，如果使用單次長曝光，可能會導致明亮區域過飽和；而單次短曝光可能無法捕獲到暗處的細節。圖 1. 圖像顯示，曝光時間較短可捕獲明亮區域的細節，但會丟失黑暗區域的細節

圖 2. 圖像顯示，曝光時間較長可捕獲黑暗區域的細節，但會丟失明亮區域的細節因此，為了捕獲所有區域的細節，傳感器可采用短、中、長曝光時間，通過多次曝光拍攝多張圖像。然后，將這些曝光合并為單張圖像，以實現高動態范圍，這一過程稱為線性化。

圖 3：圖 1 和圖 2 場景現在具有高動態范圍

現在，憑借一系列從亮到暗的細節，人工智能識別系統可提高辨認和識別性能。

高分辨率挑戰

如果識別距離更遠，圖像細節更多，則需要更高的分辨率。與對象相距 5 至 10 米遠時，1080p 不足以提供對象檢測和分類所需的細節。因此，對 4K、甚至更高分辨率傳感器的需求不斷增加。對于這些尺寸的圖像，帶寬成為一大設計挑戰，因為每張圖像的尺寸顯著增加。此外，如果要實現 120 dB HDR，傳感器需要三次曝光和 3 倍的有效幀率，因為傳感器會為每幀拍攝三張不同的圖像。例如，對于三次曝光 HDR，如果傳感器的有效幀率為每秒 30 幀 (fps)，則傳感器陣列、電路和輸出需要在 90 fps 幀率有效工作。幀率為 30 fps 的三次曝光 HDR 4K 圖像如果在獨立于傳感器的 ISP 中執行線性化，需要 9000 Mbps，這對處理性能和接口速度是一大挑戰。對于攝像頭系統，將高分辨率與傳感器外 HDR 相結合是一項艱巨的挑戰。

圖 4. 典型的高動態范圍架構通過圖像傳感器和 ISP 之間的接口發送多張圖像，在高分辨率時可能會導致可用帶寬緊張或超出可用帶寬

為了緩解這兩個問題，安森美AR0822 通過將實時線性化集成到傳感器中，智能地嵌入高動態范圍。如此一來，即便是在更高分辨率時，傳統的處理性能和接口速度也更容易滿足需求。

圖 5. AR0822 嵌入式高動態范圍 (eHDR) 圖像傳感器

運動和 LED 照明偽影

由于三次曝光是在不同的時間點進行，所以 HDR 圖像中會出現偽影。每次曝光時，快速移動的對象的位置（角速度）將略有不同。

圖 6. 旋轉的風扇，顯示多次曝光 HDR 造成的運動偽影此外，帶有 LED 照明的場景可能會出現其他偽影。為節省用電，LED 以攝像頭而非人眼能夠看到的頻率打開和關閉。LED 可能會在第一次曝光時打開，在第二次和第三次曝光時關閉，從而導致多次曝光和多張圖像中的光照水平不同。

圖 7. LED 燈箱，其中兩列亮起，LED 閃爍偽影造成強度差異

AR0822 eHDR 包含“智能線性化”，以解決這些由多次曝光幀組合而引起的偽影。通過感測一個幀內由不同曝光捕獲的信號電平差異，從而試圖減少通常因運動或 LED 閃爍造成的偽影，就有可能實現上述目的。

圖 8和圖9. 得益于 AR0822 的智能線性化，風扇沒有運動偽影且 LED 燈箱的兩列完全亮起通過在充滿挑戰的光照條件下提供高質量性能，再結合人工智能系統在安防/監控、AMR 和工業移動機器人應用中所需的目標分辨率，eHDR 可增強對象檢測與識別。 點擊“贊”與“在看”，并發送截圖和您的郵箱地址到后臺，將獲取白皮書，詳細了解 AR0822，以及在嵌入式自主機器視覺應用中實施更高動態范圍的圖像傳感器時，使用 eHDR 如何能夠增加動態范圍并克服其他挑戰。

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