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機器視覺即利用機器代替人眼來進行測量和判斷。上個世紀八十年代，機器視覺研究的熱潮席卷，并出現了一些基于機器視覺的應用系統。經過數十年的發展，機器視覺在工業領域已經得到了極為廣泛的應用。因此，我們現在提到機器視覺，大家總是聯想到工業機器人等畫面。
但伴隨著智能化、數字化的發展，機器視覺的應用場景“破圈”——越來越多的消費產品需要借助機器視覺來進行升級，成為了機器視覺發展的新藍海。
2010年前后，就有企業試圖將機器視覺應用于消費級市場，這其中包括了微軟、華碩、Intel、以及蘋果等。但受限于當時的技術以及市場情況，機器視覺在消費市場中的發展并不順利。
而后，AI時代的到來為機器視覺進入消費級市場提供了契機——作為智能化的組成部分，視覺模塊對于消費電子越來越重要，圖像識別也逐漸成為了消費電子在升級過程中的標配功能。
機器視覺從市場情況中，無人機、掃地機器人、翻譯筆、智能白板(智能教學終端)、智能教育/陪伴型機器人、服務型機器人、智能穿衣鏡、智能互動屏(商場多見)、SmartTV、可視門鈴、人臉識別門禁系統、機場/高鐵等智能人臉識別身份核對終端、智能門鎖/門鈴、平板等新興小型化消費電子產品都需要具備機器視覺功能。
這些新興的應用場景促生了未來數千億元的市場規模。據中商產業研究院的數據顯示，2018年消費電子及半導體領域的機器視覺市場規模突破20億元。消費類電子產品更新換代快，需求量大，帶動機器視覺市場需求，預計2019年市場規模或將近30億元。
這種市場趨勢也引發了業界對于消費級機器視覺的思考。據當時的報道顯示，芯片的運算能力及成本、集成方案、人工智能技術等是影響機器視覺在消費級市場落地的主要因素。由于消費電子對于量和價格以及技術成熟度均有著較高要求，所以可能要等到攝像技術、芯片等這些配合的產業鏈環節都成熟之后，消費級機器視覺應用的春天才會真正到來。
經過過去幾年的發展，相關芯片性能已得到了很大的提升，人工智能場景也越來越深入到我們的生活，這也預示著屬于消費級機器視覺應用的春天到了。
CIS是消費級機器視覺市場的關鍵
機器視覺消費級機器視覺需要哪種芯片？從市場情況來看，目前主流消費級機器視覺應用包括：掃碼識別、生物識別(人形/人臉/手勢等)、避障應用、路線規劃、3D成像等。其中生物識別及3D成像市場近年來尤其火熱，其所采用的主流機器視覺方案有三種：結構光、TOF、雙目立體成像。
對于消費級機器視覺的3D成像應用來說，ToF方案因為被智能手機所采用而在近年來勢頭高漲。然而其在非手機類的消費級應用中卻不如在手機領域這般火熱，以掃地機器人為例，由于其應用場景的特殊性，往往因小空間四周反射物過多，ToF會因多徑反射干擾過多，反而無法有效精準判斷障礙物；同時ToF方案也無法適用于太過空曠的空間或者過遠的距離。其次ToF方案不低的成本也使許多消費級機器視覺應用終端望而卻步，部分廠商會選用雙目方案來做避障系統，也有使用VSLAM做導航再結合ToF方案來做避障的，以控制成本。
而業內相關人士亦表示，如果要實現更高精準度的人臉識別應用或者高準確率的避障應用，雙目和結構光或許更為合適。而與ToF和結構光方案相比，雙目立體成像方案抗環境光力更強且分辨率更高，因此，雙目立體成像方案也被視為是消費級產品實現機器視覺的優選方案之一。
根據相關技術文章顯示，借助CMOS圖像傳感器的特性，可獲取大量數據及信息，對復雜物體的姿態判斷極為有效，無需掃描設備輔助工作。而對于需要更多的CIS來實現圖像識別等功能的雙目立體方案來說，CIS的性能將影響著它的最終效果。
因此，CIS成為了消費級機器視覺市場的關鍵之一。
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