作为专注于PCBA制造的电子制造业领先展会，封装测试展将在展会深度和亮点布局上进一步突破。届时，全球领先的700个电子制造专用设备供应商及品牌参展将空降上海，展示覆盖PCBA制程、3C自动化专用设备及技术解决方案。今天就由封装测试展小编给大家详细介绍：机器视觉技术的相关研究。

什么是人类视觉能做到而计算机视觉所不能的？人类从三个维度感知世间，而深度传感器是实现更高级别机器视觉并释放自动驾驶功能的关键。

在传感技术新发展的助力之下，越来越多的机器被赋予了感知、行动及与环境交互的能力。

在自动化和智能技术发展日益成熟的今天，机器视觉系统在许多领域被广泛应用，包括自动驾驶汽车、智能制造、自动化手术和生物医学成像等。

这些机器视觉系统大多使用基于普通光学镜头模组的相机，在拍摄通常高达具有数百万像素的图像或视频后，通常将其馈送到如GPU等数字逻辑处理单元从而来执行一定的机器学习任务，例如物体识别、分类和场景分割等。

近来，加州大学洛杉矶分校（UCLA）的研究人员开发了一种新的单像素机器视觉系统，通过引入光学神经网络的方式规避了传统机器视觉系统的诸多缺点。

研究人员借助深度学习技术，设计了一个由多个衍射层组成的衍射光学神经网络，这些衍射层由计算机自动优化设计，可将经过的输入光场调制成一定的目标分布，从而能够执行计算和统计推断任务。

与常规的基于镜头模组的相机不同，该衍射光学神经网络以被宽带光照明的物体作为其输入，将物体的空域特征信息提取并编码到衍射光的光谱上，而后光谱信号由具有频谱探测能力的单像素超快传感器所收集。通过将物体对应的不同的类别分配给不同波长的光频谱分量，该系统仅使用单像素传感器探测到的输出光谱即可自动对输入对象完成分类，从而无需图像传感器阵列和后端数字处理。这种框架实现了全光学推理和机器视觉，在帧速率、内存需求和功耗效率方面具有明显优势，这些特点对于移动计算应用而言尤为重要。

总而言之，这种单像素对象分类和图像重建框架可以为新的机器视觉系统的开发铺平道路。该系统具有低像素数、低延迟、低功耗和低成本的特点，以高效、节省资源的独特优势通过将物体信息进行频谱编码来实现特定的推理任务，有望广泛应用于移动计算、边缘计算等领域。

此外，该新框架还可以扩展到各种光谱域测量系统，例如光学相干断层扫描、红外波段成像等，有助于构建基于衍射神经网络的光谱和空间信息编码集成的新型3D传感和成像方式。

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文章来源： 中国光学