相機傳感器是光敏檢測器，可將入射光子轉換為可由數字設備讀取的電信號。大多數相機使用 2D 陣列檢測器，為給定應用選擇正確的傳感器類型通常需要在成本、所需的最終圖像分辨率和必要的讀出速度之間進行權衡。

       最常見的相機傳感器類型是電荷耦合器件 (CCD) 或互補金屬氧化物半導體 (CMOS) 圖像傳感器。這是兩種不同的傳感器技術，根據最終設備的可能運行條件，它們具有不同的優勢和劣勢。

       從歷史上看，CCD 傳感器一直是高分辨率和弱光應用的首選傳感器。CCD 傳感器是一個像素陣列，由在受到光子撞擊時會產生電子的材料制成。一系列電極收集并讀出產生的電荷，通常通過單個放大器。通過將電荷轉移到其他像素上來讀取每個像素。由于放大級的設計，CCD 通常具有非常低的噪聲讀數。CCD 可以設計為在該檢測范圍的大部分范圍內具有出色的動態范圍和良好的線性度，這可以簡化許多測量。由于每個像素都需要單獨讀取，因此對于使用這種架構創建特別大的陣列檢測器來說，讀取時間可能會出現問題。

        然而，近年來，CMOS 技術取得了許多進步，特別是對于小尺寸、輕量級的“片上相機”應用，CMOS 傳感器現在已成為最廣泛采用的技術。制造方面的改進有助于降低噪聲水平，雖然很少有 CMOS 傳感器擁有與 CCD 傳感器相同的動態范圍，但 CMOS 傳感器的功率效率和成本效益通常可以彌補這一點。

機器視覺

        機器視覺是一個快速增長的領域，2021 年價值 32.3 億美元，預計同比增長 7.7%。機器視覺涉及視覺信息的捕獲，可能使用相機傳感器，以及圖像識別的使用，因此計算機可以將這些視覺信息“解釋”為有用的數據。

        機器視覺的成功和快速發展是因為它在一系列應用中的實用性，包括工業自動化、自動駕駛汽車和機器人的創建，以及更普遍的“智能”系統，其中設備可以響應環境中的外部刺激。開發機器視覺系統的主要挑戰之一是創建視覺捕獲系統，該系統可以提供足夠高質量的圖像，使自動圖像識別算法能夠以高精度有意義地解釋數據。許多機器視覺應用程序也適用于不一定連接到有線網絡或電源的自動駕駛汽車或機器人，因此任何圖像處理都需要足夠輕巧，以便可以在足夠短的時間內執行機器以具有有意義的響應，無需巨大的能量或計算需求。

CMOS 相機傳感器

       CMOS 傳感器已成為促進許多機器視覺應用發展的關鍵技術之一。許多自動化任務需要 3D 對象識別，而不僅僅是 2D，因此通常必須使用多個攝像頭傳感器來提供不同的視點來識別所看到的完整 3D。CMOS 技術的成本效益特性使得更復雜的機器視覺應用現在在經濟上可行。 CMOS 傳感器量子效率的提高也有所幫助，因為圖像需要更短的曝光時間，更具挑戰性的低光環境條件不再構成不可能的挑戰。

        相機傳感器的質量是設備整體光學性能的關鍵，因此雖然可以使用聚焦光學器件和光圈來幫助創建更清晰的圖像，但芯片的質量通常會決定最終分辨率。由于 CMOS 傳感器響應速度快且讀出時間非常短，因此它們可用于快速捕捉一系列圖像以應對動態變化的情況。雖然從數據處理的角度來看，如果需要將許多圖像作為序列的一部分進行分析，這非常具有挑戰性，但就總信息內容而言，此類圖像堆棧提供了大量潛在的分析材料?？焖俨蹲綀D像還有助于規避運動模糊等問題。

機器視覺傳感器的發展

         機器視覺正在成為 CMOS 傳感器的一個巨大應用領域，盡管為應用選擇正確類型的傳感器非常重要。 降低相機傳感器成本的一種方法是使用僅對單一顏色敏感的傳感器。然而，對于在圖像解釋步驟中經常使用水果顏色作為有用信息的水果成熟度評估等應用，單一顏色檢測器可能不適合。為圖像捕獲和可在可見光區域之外運行的傳感器開發更快的幀速率是機器視覺相機傳感器開發的兩個主要領域。 更快的捕捉意味著更少的運動模糊問題。許多應用也將受益于可以從紅外波長獲得的光譜信息類型。