图片来源：Balluff
作者 | Frank Jakubec
智能相机、工业相机和嵌入式视觉系统，在工业自动化演进过程中各具重要价值。先进传感器、高速数据接口与边缘AI的协同发展，将推动机器视觉技术的下一轮创新浪潮。
视觉系统在工业自动化中至关重要，可提升生产效率、产品质量与精度。智能相机、工业相机及嵌入式视觉系统这三大关键类别,各自具备针对特定应用的独特优势。随着新型接口技术、传感器阵列和处理能力的迭代升级，这些视觉技术也在不断发展和创新。
01
智能相机：面向目标应用的通用解决方案
智能相机是将摄像头、处理器和图像处理软件集成于一体的独立设备，特别适用于需要简洁性和灵活性的应用场景。这类设备主要分为两大类型：开放式系统和封闭式系统。
开放式智能相机：通常基于Linux操作系统，支持高度定制化功能，但需要用户具备编程技能和图像处理经验。这类系统具有丰富的软件生态——OpenCV、Matlab和TensorFlow等开发库，已成为视觉专家的标准配置。开放式智能相机特别适合需要定制化算法的企业和应用场景。Linux平台的强扩展性不仅支持智能软件的个性化开发，更为研发过程提供了充分的自由度。
开放式智能相机尤其适用于需要批量部署的应用场景，不论是数十套还是上百套设备的规模化安装。在此类应用中，相机必须具备自主决策能力，无需依赖大型决策系统即可独立运行，且留给图像评估的处理时间极为有限。
封闭式智能相机：该类相机包括基础的识别传感器，如条形码读取器和视觉传感器。不过，市场主流已转向功能更全面的先进相机，这些设备内置多种功能模块。用户通常期望获得包括验证识别、存在性检测、边缘分析、缺陷识别以及斑点分析等核心功能。最新的机型更是进一步整合了倾斜监测、安装辅助、温湿度传感及振动监测等进阶特性。这类相机广泛应用在自动化生产线，其核心优势在于即插即用的易用性。先进机型配备高度可视化的操作软件，支持广泛的工业应用场景。
封闭式智能相机的主要局限在于灵活性不足。用户通常只能使用内置的预装软件，若需更高度定制化的功能，则必须改用开放式智能相机，而这对普通生产线上的技术人员提出了更高的技能水平要求。尽管如此，在特定检测任务中，尤其在制造业的质量控制与缺陷检测领域，封闭式智能相机仍表现卓越。
边缘人工智能（AI）技术的进步，使开放式和封闭式智能相机均能在设备端直接实现更复杂的图像处理，从而降低对云计算的依赖。得益于专为智能相机研发的新型高性能图像传感器，传统机器视觉算法正变得日益可靠。这些技术革新将持续提升设备性能，并拓展更广泛的应用场景。
尽管AI是当前的主要趋势，但保持预期合理至关重要。集成处理板仍存在局限性，智能相机最适合一次检测一种缺陷。对于更复杂或多样的检测任务，配备强大外部计算机的工业相机仍是更优选择。
与此同时，智能相机的整体复杂性和功能正在稳步提升。其不断增强的功能，加上先进照明系统和多种镜头等配件的广泛可用性，正不断拓展其应用范围和实用性。工业自动化领域对智能相机的需求并未减弱，其在生产线上的作用将持续扩大。
02
工业相机：复杂系统的可扩展视觉
工业相机专为多样化、高负荷的图像处理任务而设计，通过连接外部PC机获取处理能力。在需要多相机协同工作的大型生产线等系统中，这种架构既能实现高度可扩展性，又具备显著的成本优势。
对分辨率和灵活性要求较高的应用场景，这类相机特别适用。将多个相机连接到同一台PC机，可有效降低硬件成本。图像处理软件通常由第三方的供应商提供，既有Halcon、LabView和NeuroCheck等商业付费软件，也有OpenCV等开源解决方案。不过，此类系统需要专业技术人员来操作，对于功能单一、有限重复性的设备并非理想选择。
工业相机支持多种传感器类型，从适用于静态成像的卷帘快门，到可捕捉高速运动物体的完整快门。此外，还提供超越可见光波段的先进成像选项，包括紫外线（UV）、短波红外（SWIR）、偏振光成像，以及能够实时检测动态变化的事件驱动传感器。
工业相机的核心优势在于其卓越的灵活性。通过多相机间的精确同步，可确保所连接的PC，能够针对每个单元的特定时序要求进行优化。虽然在大规模部署中，工业系统能实现显著的成本节约，但对系统调试、日常维护及运行人员技能水平都提出了更高要求。
当前工业相机支持USB、GigE等多种接口。USB接口因其易用性和传输速度而广受欢迎，而GigE接口则实现了大规模系统扩展能力。新一代标准，如5GigE和10GigE，不仅带来更高的传输速率和能效比，还集成了以太网供电（PoE）和向后兼容等特性。这些高速接口支持高分辨率数据的实时传输，通过融合以太网第二版（RoCEv2/RDMA）所实现的远程直接内存访问技术，将使数据传输接近即时完成。
但需注意的是，传感器性能越先进，相机成本也就越高。此外，兼容的光学镜头和照明系统等配套组件也至关重要。若缺乏这些关键部件，即便是高端相机也无法发挥其全部性能潜力。
03
嵌入式视觉：边缘计算的紧凑型算力
嵌入式视觉系统融合了智能相机的自主性与工业相机的灵活性。这类系统采用紧凑型计算单元——通常是基于精简指令集计算（RISC）架构的ARM主板，涵盖从树莓派等入门级设备，到NXP 或英伟达Xavier等中端方案，再到英伟达Orin等高端平台，形成了完整的产品矩阵。这些系统专为边缘计算设计，即图像数据在本地处理，仅将关键结果传输至云端或中央系统。
虽然，也可以将嵌入式视觉系统理解为智能相机的一种类型，但更准确地说，嵌入式视觉系统通常深度集成于显微镜、光学扫描仪以及用于测速执法或车牌识别的交通摄像头等大型设备之中。这类系统通常是专为特定任务设计的单用途视觉解决方案。企业往往不会自行开发相机硬件，而是精选性能最优的嵌入式计算机平台，搭载自主研发的高度专业化软件来构建系统。正是这种高度定制化的特性，使得现成的智能相机软件极少能满足其需求。
速度、效率与低延迟是首要考虑因素。采用此类系统的企业通常会在两种主流相机接口中做出选择：
• 移动产业处理器接口（MIPI）：适用于低分辨率场景的经济高效解决方案；
• 高速外设互连接口（PCIe）：具备卓越扩展性与极低延迟特性的高性能方案，完美适配高分辨率、高速成像需求。
对于偏好传统接口的用户，绝大多数基于ARM架构的计算平台，均可无缝兼容USB或以太网相机。
在嵌入式视觉领域，AI技术已成标配， PCIe接口的持续崛起正在成为另一个重要趋势。凭借其出色的扩展性能与处理效能，PCIe已成为高速、高分辨率视觉系统的首选接口方案。另一方面，对于预算有限的项目或低分辨率应用场景，MIPI接口仍是理想之选。但最令人振奋的趋势，莫过于图像传感器接口的简化。这使得相机与嵌入式系统的连接与集成，变得前所未有的便捷，不仅降低了开发复杂度，更显著缩短了产品部署周期。
04
选择适合您需求的系统
选择最佳的视觉系统需根据具体的运营需求而定。智能相机特别适合独立运行的任务场景，其简单易用、高度集成的特性使之成为理想选择。这类相机尤其适用于中等规模的重复性检测流程。
嵌入式视觉系统则更适合紧凑型、边缘计算驱动的应用环境，这类场景要求处理能力尽可能靠近数据源头。在物联网系统和采用MIPI或PCIe相机接口的定制化机械设备设计中，通常优先选用此类方案。
智能相机、工业相机和嵌入式视觉系统在工业自动化发展中各自扮演着关键角色。无论您优先考虑简便性、可扩展性还是边缘计算性能，选择合适的类型都能确保更高的效率、更优的质量和更佳的成果。先进传感器、高速数据接口与边缘AI的协同发展，必将推动机器视觉技术的下一轮创新浪潮，为各行业带来更智能、更迅捷且更具适应性的自动化解决方案。
关键概念：
■ 视觉系统在工业自动化应用中至关重要，可帮助企业提升生产效率和产品质量。
■ 了解智能相机、工业相机及嵌入式视觉系统的特点与最适合应用的领域。
思考一下：
如何为您的应用选择最适合的视觉系统？
- END -
▲本文来自于控制工程中文版杂志（CONTROL ENGINEERING China）2025年08月刊《机器视觉专刊》栏目：工程师指南：智能相机、工业相机与嵌入式视觉
