视觉传感器选型指南

假如你走进工厂，可能会看到机械臂精准抓取零件 —— 这背后靠的是视觉传感器 “辨位”；家里的扫地机器人之所以能灵活绕开沙发腿，依赖的是它的 “识障” 能力；就连日常用手机人脸识别解锁，也离不开小型视觉传感器的功劳。

作为机器的 “眼睛”，视觉传感器早已渗透到工业、家居、医疗等方方面面，但很多人面临同一个难题：场景太多，参数太杂，到底该怎么选？国产方案靠谱吗？哪些场景能直接套用成熟方案？本文这就带你寻找答案。

避开参数迷阵，选型只需抓住三个核心维度：任务需求、环境条件、成本预算。掌握这套方法论，大部分的视觉传感器选择难题迎刃而解。

不同任务对应不同技术路线，这是选型的第一步。

测尺寸/辨缺陷 比如检测零件尺寸是否达标、表面是否有缺陷，这类高精度需求优先选CCD传感器。CCD传统上在色彩还原和低光性能方面有优势，能改善低亮度时的性能、提高清晰度，尤其线阵CCD适合流水线连续检测，面阵CCD适合单个零件的外观检测。如果预算有限，中低精度检测选CMOS传感器也够用，CMOS具有功耗低、体积小、价格低的优势，且能满足多数场景对分辨率的需求。

识物体/读码 比如快递分拣时读条码、产品标志及编码识别，这类 “识别类” 任务，2D 视觉传感器就够了。单目 2D 相机价格低廉、计算速度快，适合静态识别；若需区分相似物体，可搭配光源提升图像对比度，进一步提高识别准确率。

避障碍/定深度 比如扫地机器人绕障、人形机器人感知环境深度，必须选 3D 视觉传感器。预算有限选结构光方案，适合近距离检测，智能家居场景常用；需要中远距离测距可选 ToF 方案，ToF 具有响应快、功耗不高、探测距离较远的优势，但极远距离高精度需求需考虑激光雷达；工业场景（如机械臂抓取不规则零件）可考虑双目视觉，双目视觉具有高分辨率、高精度的优势，但算法复杂且对被测物体表面纹理、环境光照敏感 —— 需找到图像中对应点才能计算深度，若物体表面反射率无明显差异、无明显标志，匹配难度大，需结合场景进行参数调试。

同样的传感器，在不同环境下效果差异明显，选的时候要注意两个关键点。

光照 地下室、夜间等暗光场景，选低照度敏感的传感器，比如 CCD 传感器，CCD 能改善低亮度时的性能，在微光环境下也能正常工作；CMOS 传感器为在降低黑色噪声的情况下生成明亮的图片，需要的光线要高于 CCD。

距离 近距离检测选结构光方案，结构光适合近距离场景；中远距离检测可选 ToF 方案，ToF 具有较远的探测距离优势；远距离高精度探测可能需要激光雷达，激光雷达能通过发射激光束获取目标距离、位置等信息，适合远距离高精度探测。

好消息！现在国产视觉传感器在中低端市场正逐步实现进口替代，高端市场也在持续突破中。

低成本场景

比如家用扫地机器人、小型检测设备，选国产 CMOS 传感器加国产镜头，成本比进口更具优势，且性能足以满足该类场景的基础需求，符合消费级场景对成本控制的要求。

中高端场景

工业检测、机器人导航等领域，可选国产 2D 工业相机如海康机器人、华睿科技的产品，这类产品以 CMOS 技术为主，CMOS 性能已显著提升，分辨率、动态范围等指标逼近 CCD 且成本更低，在中高端 2D 视觉应用中性价比突出，还能提供本地化售后支持，适配工业场景的快速响应需求。

高端场景

比如半导体晶圆检测，目前仍以进口品牌德国 Basler 为主，但国产厂商凌云光已推出同类产品，正在逐步替代。

从千级洁净车间到智能门锁，视觉传感器早已渗透各领域。本文段梳理了工业、机器人、家居、医疗四大高频场景的已验证方案，供大家参考。

工业是视觉传感器的主战场，重点解决“检测、测量、分拣”三大问题。

零件缺陷检测 比如检测零件表面是否有划痕、凹凸等外观质量问题，可采用 “CCD 面阵相机+专用光源” 方案。光源为视觉系统提供足够且均匀的照度，避免产生阴影，保证成像清晰度与细节分辨率，CCD 面阵相机将零件成像并转换为电信号，后续通过图像处理算法自动识别缺陷。

尺寸测量 比如生产线上零件尺寸的在线快速测量，可采用线阵 CCD 相机实现。线阵 CCD 相机能对流水线中的零件进行快速扫描，结合图像存储体与计算机系统的数据分析功能，完成零件几何尺寸的计算，满足工业场景下的快速测量需求。

自动分拣 比如对不同特征的产品进行分类，可采用 2D 视觉技术实现。2D 视觉技术能获取物体平面图像并提取外形、标志及编码等特征，通过相机识别产品的这些特征，将特征数据传输至计算机系统，系统根据预设规则输出判断结果，驱动后续设备完成产品的自动分类，提升分类效率。

不管是工业机械臂还是家用机器人，要 “灵活工作” 必须靠 3D 视觉。

工业机械臂 抓取不规则零件（如塑料件、金属件），用 “双目视觉”，双目相机测零件位置和姿态，国产方案（如优必选的机械臂 + 奥比中光的 3D 相机）可实现稳定抓取。

家用扫地机器人 避障和规划路线，用 “ToF+2D 视觉”，ToF 测障碍物距离，2D 视觉识别障碍物类型，主流国产扫地机器人都用这套方案，避障准确率对比纯 2D 显著提升。

人形机器人 比如小米CyberOne的Mi-Sense视觉系统采用iToF+RGB方案，优必选 WALKERX 用 “多目3D+AI 算法”，头部和腰部装RGBD相机，胸部装四目视觉，既能识别人脸、手势，又能测环境深度（如判断台阶高度），奥比中光等企业在服务机器人3D视觉领域的市占率超70%，其3D视觉技术正逐步延伸至人形机器人领域。

消费级场景对成本和体积敏感，小巧、省电的传感器更受欢迎。

智能门锁：人脸识别用“结构光3D相机”，体积小巧，能防照片、视频破解，安全性较高，适配国产3D视觉传感器方案。

智能家电：比如智能烹饪设备，通过视觉传感器识别食物的形状和大小，进而调整烹饪参数；智能设备的“存在检测”，用低功耗的事件相机（如锐思智芯的ALPIX-Maloja），有人靠近时才启动，待机功耗不到4mW，比传统相机更省电。

这些场景对安全性要求高，传感器必须稳定、符合行业标准。

医疗影像 B 超、CT、MRI、胃窥镜等医疗设备，通过视觉传感器获取图像资料，为医生快速、准确地确定病灶提供有效的诊断工具。

交通监控 路口车辆识别、车牌识别，通过视觉传感器实现，同时可用于车辆监视、交通流量检测，辅助交通管理。

过去提到视觉传感器，大家先想到德国 Basler、日本基恩士，但现在国产厂商已经在多个领域实现突破，市场份额逐年提升，选国产不仅省钱，还能享受更便捷的服务。

视觉传感器的 “心脏” 是图像传感器（CIS），“眼睛” 是镜头，国产厂商在这两个核心部件领域已逐步布局并发展。

CIS 芯片 全球市场份额中，国产厂商（豪威科技、格科微、思特威）合计占比超17%。高端工业检测场景（如超高速、超高分需求）仍以索尼等厂商的专用芯片为主。

镜头 中低端工业镜头（如定焦镜头）领域，国产厂商（如东莞普密斯）依托高性价比布局；深圳东正光学、江苏慕藤光已能提供全系列工业镜头，向高端产品领域拓展；高端工业镜头早期主要由德国、日本品牌占据。

光源 国产光源厂商（如奥普特）跻身全球机器视觉光源市场第一梯队，能定制环形、条形等不同形状的光源，适配不同检测场景，满足照度适中、亮度均匀的需求。

国内龙头企业不仅做传感器，还能提供“硬件+软件+算法”的整套方案。

海康机器人 2D工业相机国内市占率领先，2023年与华睿科技两家头部企业2D工业相机出货量合计占比超过60%，在国内市场占据主导地位；还推出了3D相机、视觉软件平台（VM算法库），形成覆盖机器视觉全产品线的布局，在行业内占据领先优势。

奥比中光 3D视觉传感器国内领先，在中国服务机器人3D视觉市占率超70%，和优必选、云迹科技、斯坦德等机器人厂商深度合作；还推出了适配英伟达、微软平台的方案（如与英伟达合作研发3D开发套件PerseeN1，与微软合作推出Femto系列iToF相机），全球化布局加快。

奥普特 从光源起家，现在能提供“光源+镜头+相机+算法”的全栈产品（自主产品线覆盖视觉算法库、深度学习、光源、工业镜头、工业相机等核心软硬件）；产品和解决方案已应用于20多个国家和地区，全球设立超过30个服务网点，客户包括华为、宁德时代等行业龙头，在3C电子、新能源锂电领域的方案成熟度很高。

国家 “十四五” 数字经济规划明确推进机器视觉技术应用；同时，国内制造业升级（如新能源锂电、半导体扩产）带来大量需求，2022年中国机器视觉市场规模约为170.65亿元，国产品牌占比延续 2020年以来超50%的态势并持续提升，预计2027年将达到565.65亿元，国产化率会进一步提高。

当传统视觉遭遇算力瓶颈与功耗天花板，事件相机、感存算一体、多光谱融合三大技术正在打开新战场。它们将如何颠覆现有方案？企业又该如何卡位？

• 事件相机：低功耗、高速场景的“新选择”

传统相机按固定帧率拍图，会产生大量冗余数据，事件相机只拍“亮度变化的地方”比如移动的物体，冗余数据量仅为同规格传统图像传感器的10-20%也就是数据量减少80%-90%，功耗低至<4mW@1000FPS比如锐思智芯的ALPIX-Maloja，适合：

智能家居 比如智能设备的“存在检测”，有人靠近才启动，待机时间长；

高速场景 比如无人机避障、工厂高速流水线检测每秒1000帧，不会出现运动模糊。

• 感存算一体：让传感器自己“思考”

传统传感器只负责“拍”，数据要传给电脑处理，感存算一体传感器能在芯片内完成“感知+存储+计算”，比如犀灵视觉的“飞虹感知”芯片，能直接输出判断结果比如“是否有缺陷”，无需额外连接电脑，适合：

边缘设备 比如户外的交通摄像头，直接在本地识别异常，不用传大量数据到云端；

低功耗场景 比如物联网设备，算力和功耗都能大幅降低。

• 多光谱融合：复杂光照环境更“扛造”

现在的传感器多只拍可见光，未来会结合近红外等光谱，比如湖南大学联合香港理工大学研发的“可见光+近红外”融合传感器，在复杂光照环境下比如从明亮白天到昏暗夜晚、道路反射或车辆尾灯干扰等也能准确识别物体比如自动驾驶汽车感知前方目标，准确率比传统传感器高，适合户外、复杂光照的场景。

面对多样化的视觉传感器选型需求，关键在于理清核心场景的优先级。无论是追求微米级精度的工业检测，还是需要毫瓦级功耗的智能家居设备，以下三个维度可作为基础决策参考。

定场景 先明确是“测尺寸、识物体、还是避障碍”，以及使用环境（光照、距离）。

选类型 传统高精度工业检测场景中CCD应用较多，若侧重成本控制、集成度需求，且精度要求适配，CMOS是优选（CMOS技术已显著提升，分辨率和图像质量逼近CCD，在多领域逐步替代CCD）；近距场景常用结构光，中距场景可选用ToF（ToF具备较远探测距离、低功耗等优势），远距场景可考虑激光雷达（主流为ToF型激光雷达）。

看国产 中低端场景优先选国产（如海康机器人、奥比中光、奥普特的产品），高端场景再评估进口品牌，国产方案性价比更高。

行业数据显示清晰路径：中国本土品牌市场规模占比自2020年首次超过50%后持续增长，在政策支持与技术迭代驱动下，工业、机器人、智能家居领域正成为国产方案的优势战场。选择时结合自身场景验证方案，方能最大化发挥机器视觉的价值。