随着现代世界的自动化，感知在所有领域的重要性都在上升。传感器有许多类型，从最简单的监测单个参数（如光或温度）的器件到更精密的器件，如能以惊人的帧速率记录整个场景以供分析的图像传感器。

图像传感器越来越受欢迎，并被用于从普通到不可思议的许多应用中。在工业领域，它们可监控安全、检查流程、检查成品或在制品(WiP)、检查任何平板显示器，甚至拍摄您特别喜欢的好莱坞电影。与员工不同的是，图像传感器不会遗漏任何东西，并可以 24/7/365 全天候工作。

设计挑战

设计相机系统可能具有挑战性，并且在工业应用中，由于环境（温度、湿度、污垢、电尖峰）而可能会有更多的挑战——一个很长的列表。但最基本的决定通常是感知元件，即图像传感器，它可以决定设计的成败。

传感器分辨率是要做出的关键决定之一——捕获的图像或视频流必须足够详细且足够快，以便监控它的人员（或软件）能够以所需的速度挑选出细节。然而，增加分辨率，同时以下游电子设备无法处理的速度运行，将增加传感器的成本，且需要更多带宽来传输和存储容量，从而进一步增加成本。因此，指定的传感器必须足以完成任务，但不能过度指定。

分辨率也与功耗有关，在系统由市电供电的许多情况下，这不是问题。但对于电池供电的设备——如无人机、便携式测试仪、物联网(IoT)设备，甚至是在工厂和仓库中越来越常见的自动导引车 (AGV)——过度指定的传感器会大大减少充电之间的有用工作时间。此外，过多的功耗会导致过多的散热，最终产生影响整体图像质量的噪声。

在现代工业环境的许多应用中，相机执行不同的任务，每一个都需要不同的分辨率。例如，一个简单的检测应用可以使用低分辨率相机，而需要检查详细特征的应用将部署高分辨率相机。

虽然这种方法避免了过度指定传感器的弊端，但它确实需要针对每种分辨率使用不同的传感器。然而，在许多情况下，每个传感器都需要不同的设计，从而大大增加了设计任务（和时间）。即使设计完成，从规模经济中获益的能力也会减弱，因为每个设计都使用不同的组件。

图像传感器的便利性和价值使其广受欢迎，导致许多公司首次采用该技术。然而，学习曲线可能非常陡峭——甚至对于有经验的设计人员来说，设计也可能很棘手。

家族式方案带来益处

尽管需要一系列具有不同功能集的不同分辨率的相机，但设计人员更愿意只完成“理想世界”中的一个设计。然而，这似乎是不可能的，因为需要使用不同的传感器来优化每个相机以适应特定的应用。

不过，安森美(onsemi)的 PYTHON 和 XGS 系列先进图像传感器，采取了“家族式”方法。虽然七种不同的 XGS 传感器提供从230万像素 (MP)到4500万像素的一系列分辨率，但所有器件都具有与行业标准 29 毫米 x 29 毫米布局兼容的通用尺寸。在更高的分辨率下， 2000万像素到 4500万像素范围的4个 XGS 器件也具有通用的占位。PYTHON 系列采用了类似的方法，提供从130万像素到高达2620万像素的分辨率。

具有已知性能的高达 4500万像素的单个相机硬件设计（以及另一个更高分辨率的相机）在很大程度上满足了设计人员只设计一次的愿望，显著减少了设计时间和风险，同时可在制造中实现规模经济。此外，固件等知识产权 (IP) 可以在整个系列相机中重复使用，如果需要更新硬件固件，只需进行一次，从而减少设计维护成本。

安森美提供多种开发工具，包括带有硬件平台和DevSuite 软件的演示套件用于传感器评估，以支持刚接触图像感知的设计人员。还提供X-Celerator 平台，其 FPGA 代码直接与 Altera ®和 Xilinx ®接口，并提供使用 Lattice FPGA 进行 HiSPi 到 MIPI 转换的X-Cube 参考设计。X-Cube 还使用 DevSuite 软件进行图像捕获、处理和分析。