产品前言：图像传感器，高光谱成像，光学滤片

机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，它的应用非常广泛。本周我们一起来看图像传感器，高光谱成像在食品行业的应用 ，以及滤光片在机器视觉系统中的使用等相关方面的内容。

1、豪威科技推出全球最小0.56μm像素的CMOS图像传感器

近日，COMS图像传感器厂商豪威科技通过官网正式对外宣布，其成功实现了全球最小的0.56μm像素技术。

豪威科技表示，基于0.56μm像素技术的图像传感器具有高量子效率性能、出色的四相位检测自动对焦功能，同时具有低功耗特性。这种超小像素技术将满足多相机移动设备对高分辨率和小像素间距图像传感器日益增长的需求。

2、索尼解析首款两层晶体管像素堆叠式CMOS新型图像传感器

近日，索尼半导体进一步解析了全新设计的首款两层晶体管像素的堆叠式CMOS新型图像传感器及制造细节。据其介绍，这款CMOS图像传感器实现了饱和信号水平近乎翻倍的处理能力。

3、高光谱成像HSI和X-rays在食品行业的应用

食品生产和经营企业首要考虑的因素是确保其产品的品质。在食品加工链的不同环节中，食品均可能受到一定的污染。

为了控制食品的质量，许多企业采用了机器视觉技术，但只有少数企业使用了高光谱相机。芬兰SPECIM高光谱相机是一种无损、无接触的检测技术，它将近红外（NIR）光谱与成像相结合，为各种食品的质量控制和分级提供了新的机会。

单靠高光谱成像并不能解决所有问题，但它可作为一项有效的补充技术应用于视觉检测方案中，尤其是对X射线（X-Rays）技术的补充。高光谱成像无法穿透样品，而X射线可以检测隐藏在食品内部的污染物。由于X射线依靠密度变化进行检测，无法表征营养特性，也无法检测密度与产品相似的污染物，高光谱成像则可以实现这一目标。

4、滤光片在机器视觉系统中的使用

光学滤片是机器视觉应用的关键组件。视觉系统的滤光片可增加被测物的对比度，从而提高系统区分所需特征的能力。较高的对比度可以使检测精度和检测速度变得更高。通过使用滤光片，环境光的存在或其随时间可能的变化的影响被最小化，从而为视觉系统工作的长期稳定创造了条件。

近日，光虎视觉分享了滤光片在机器视觉系统中的使用，典型的应用主要包括预定颜色的选择，抑制颜色，环境光抑制，用于红外光源，用于紫外光源，光的偏振，减少其他颜色光源的干扰。

这里我们主要来说一说，用于红外LED照明器的滤光片，用于所有近红外的应用，以阻挡可见光波长。通常使用808nm、850nm、880nm、905nm、940nm、1065nm波长的带通滤光片。典型应用是消除或抑制环境光的不良影响，或分析红外照明突出显示的物体的特定特征。

普通照明不带滤镜片和红外照明880nm滤镜片对比

环境光影响和红外带880nm滤光片环境光抑制的对比