无处不在的机器视觉无人机越来越聪明了！很多使用者都有这样的感慨。从前操作无人机都要小心翼翼，唯恐突遇障碍物挡道，遭遇炸机之惨祸。现在的无人机则完全可以腾挪躲闪，及时回避飞行路径中的各种障碍物，让很多初学者也可以轻易驾驭。变聪明的无人机有什么秘技吗？答案就是有了机器视觉技术的加持。通过机器视觉技术，无人机不但能感知障碍物，还能知道自己和障碍物的距离，实现精准的避障和绕障。机器视觉的概念源自于机器人领域，美国机器人工业协会对其定义为：“通过光学的装置和非接触的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动的装置。”机器视觉常以完整系统形式出现，通常可划分为光学成像、图像传感器、图像处理、IO和显示等五大模块。这其中，以全局快门GlobalShutter（以下简称GS）CMOS传感器为代表的图像传感器推动了机器视觉系统近几年的大发展。（图片来源于腾讯视频：思特威GlobalShutter技术与前沿机器视觉应用视频）正是有了CMOS图像传感器，机器视觉早已不再是工业自动化领域的专属名词并已经轻松融入了我们的生活当中，因此也有了“消费级机器视觉”这一新兴领域及概念。比如，进入很多家庭的扫地机器人，配备了机器视觉技术，可以彻底清扫卫生死角。小巧便捷的翻译笔，因机器视觉技术，可以读懂多种语言。而工业自动化生产线上，依然使用机器视觉系统自动完成高度精密的自动化制造及对不良产品的检测等。而随着AI应用的广泛落地，例如扫脸支付、人脸识别门禁/门锁更是以极快的速度渗透到了人们的工作和生活中。连商场里也不乏智能互动电子屏、智能穿衣镜等基于AI及机器视觉的交互类智能视频设备的身影。总体来看，CMOS图像传感器已借由“消费级机器视觉”的纽带与我们的生活完美契合在了一起。（图片来源于腾讯视频：思特威GlobalShutter技术与前沿机器视觉应用视频）CMOS传感器的新崛起CMOS是当今主流的图像传感器技术之一，与之对应的是曾经的霸主CCD图像传感器。年，CCD图像传感器在Bell实验室发明，CMOS图像传感器在NASA的喷气推进实验室JPL制造成功。但是，CCD依靠高量子效率、高灵敏度、低暗电流、高一致性、低噪音等特性，一直成为图像传感器市场的主导，直到90年代末才被CMOS拉下神坛。与CCD图像传感器相对比，CMOS图像传感器具有低功耗、低操作电压、片上集成功能、性价比高等优势，但是在初期由于相对较差的性能和较大的像素尺寸，并没有得到重视。后来随着工艺制程水平的不断提高，CMOS图像传感器才逐渐开始展现出CCD图像传感器不具有的优势，在图像传感器领域的市场攻城略地。时至今日，手机、相机已经全部沦为CMOS传感器的天下。不过CMOS图像传感器却丝毫没有止步的意思。进入21世纪后，随着机器视觉在工业自动化、无人机、智能家电中的应用，CMOS图像传感器又迎来了新一轮的发展浪潮。因为机器视觉的应用特性，CMOS图像传感器面临新的挑战。如果以前只是要求成像细致、色彩鲜艳的话，现在则要求快速捕捉（高帧率），无形变（全局快门）和非可见光下成像（近红外增强技术）。毕竟，这次服务的对象从人换成了机器。GS的引入是一个重大革新。它使得CMOS传感器同时曝光来撷取不失真的运动物体图像，这对机器视觉的领域有重大意义。GS的基本原理是传感器可以同时扫描图像的整个区域。在GS传感器中，使用所有像素同时捕获图像。举例来说，以前的背照式（BSI）传感器均为卷帘快门，因而会在拍摄高速运动的物体时产生“果冻效应”造成物体严重变形，但拥有全局快门的传感器则能够通过让传感器上的单个像素点在同一时间捕捉到光线信号从而有效解决这一问题。而最早洞察这一趋势的是一家国内的图像传感器设计公司，思特威在年就以前瞻性的眼光开始布局其GS技术的研发，并于年就发布了全球首款基于BSI像素工艺的商业级30万像素GSCMOS图像传感器——SCGS，成为率先进入“消费级机器视觉”应用领域的CIS企业先锋。该产品创造性地将BSI像素设计工艺与GS图像传感器设计巧妙结合在一起，提供信噪比更佳、灵敏度更高与动态范围更大的成像性能，可应用于智能读码器设备、无人机、智能模组（GestureRecognition/vSLAM/DepthInformation/OpticalFlow）等诸多图像识别类AI应用领域，而GSCMOS传感器也迎来了无比宽广的发展空间。战略眼光成就GS传感器新贵作为图像传感器领域的前沿，GSCMOS传感器的研发成为了业界

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