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安森美携新款图像感知技术及方案亮相 Vision China 2025,助力智能制造
(2025年6月12日更新)

在当今科技快速发展的时代,智能电源和智能感知技术领域的领先企业安森美(onsemi) 积极参与行业盛会,将于3月26 - 28日在上海新国际博览中心举办的中国(上海)机器视觉展暨机器视觉技术及工业应用研讨会 (Vision China 2025) 上展示其新款图像感知技术及方案,展位号为W4-No.4317。这一举措不仅体现了安森美在技术创新方面的积极进取,也有望为智能制造等领域带来新的发展机遇。

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一、智能图像感知技术与工业自动化

随着人工智能的快速迭代,工业自动化进程也随之加速。在复杂的生产场景中,存在着诸多核心需求,而智能图像感知技术正以多路径驱动智能制造的落地。感知系统将数据采集与智能分析深度结合,使得设备能够更准确地获取和处理信息。三维感知技术让设备能够实时“理解”周围环境,并实现自主协作,提高了生产的灵活性和效率。面向高速生产场景的视觉解决方案则为精密加工与物流分拣提供了有效支撑,确保生产过程的精准性和高效性。智能感知技术不仅赋予机器敏锐的“感官”,使其能够感知外界环境,更重要的是赋予其自主学习和动态适应能力,成为连接物理世界与数字系统的核心纽带,推动工业自动化向更高水平发展。

二、安森美的技术驱动与应用领域

安森美通过构建多元化智能感知技术,其产品在工业自动化、机器人、智能家居、AR/VR及物联网等前沿应用领域发挥着重要作用,推动这些领域的加速发展。在工业自动化领域,智能感知技术能够实现设备的精准控制和监测;在机器人领域,帮助机器人更好地感知环境,做出更合理的决策;在智能家居领域,提升家居设备的智能化水平,为用户提供更便捷的生活体验;在AR/VR领域,增强虚拟世界与现实世界的交互效果;在物联网领域,实现设备之间的智能互联和数据共享。

三、安森美在Vision China 2025的展出方案

1.新款smart iToF运动深度感知方案:该方案基于安森美首款iToF传感器HyperluxTM ID,具有强大的功能。它可以对快速移动物体进行高精度长距离测量和三维成像,突破性地实现了达30米的深度感知,在940nm时QE>40%,能够完美适配多元场景。在工业领域,它助力机器人做出更精准的路径决策,还可用于三维建模以及实现盲区互补,对提升复杂工业环境下的生产效率和作业安全起到关键作用。此外,该方案还可应用于面部识别、手势检测及3D视讯会议场景,为这些领域带来更优质的体验。

2.SWIR(短波红外)方案:SWIR方案具有超越人眼视觉的特性,对一些高密度材料、气体、织物等具备一定的穿透能力。在工业机器视觉应用领域,如监控系统、硅片检测、半导体检测等方面发挥着至关重要的作用,能够获取人眼无法直接观察到的信息,为工业生产提供更准确的检测和监控手段。

3.高效智能相机检测解决方案:该方案基于HyperluxTM IP系列的2000万分辨率传感器AR2020,具有智能感兴趣区域(Smart ROI)功能,这一功能大幅减少了SoC或ISP后端的处理负担。同时,以极低的功耗提供更佳带宽,助力智能相机实现高效AI检测,提高了智能相机的性能和效率,适用于各种需要高精度检测的场景。

4.高速工业扫码解决方案:该方案采用HyperluxTM SG系列的200万分辨率全局快门传感器AR0235,相较于传统方案,显著提升了成像清晰度和运动伪影效果。在高速扫描场景下,能够确保精准识别条码信息,为工业生产中的物流管理、库存管理等环节提供了可靠的技术支持,提高了生产效率和管理的准确性。

5.超高分辨率工业检测方案:该方案提供1亿分辨率,将为工业检测如半导体检测、液晶面板检测,以及天文、科研等应用带来更高效的检测效果。高分辨率能够更清晰地捕捉细节,有助于发现微小的缺陷和问题,为工业生产和科研工作提供更精准的检测结果。

四、行业影响与未来展望

安森美在Vision China 2025上展示的新款图像感知技术及方案,对相关行业将产生多方面的影响。在工业领域,这些技术和方案将推动工业自动化向更高水平发展,提高生产效率和产品质量,降低生产成本和劳动强度。在智能设备领域,将促进智能家居、AR/VR等设备的智能化升级,Fanstel代理商为用户带来更便捷、更智能的生活体验。在物联网领域,有助于实现设备之间更高效的互联和数据共享,推动物联网的发展和应用。

从未来发展趋势来看,随着人工智能、物联网等技术的不断发展,智能感知技术的需求将持续增长。安森美作为行业领先企业,将继续加大技术研发和创新力度,不断推出更先进的智能感知技术和方案。同时,也将加强与其他企业和机构的合作,共同推动智能感知技术在更多领域的应用和发展。相信在安森美等企业的努力下,智能感知技术将在未来的科技发展中发挥更加重要的作用,为社会的进步和发展做出更大的贡献。

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