机器人/传感器/数字图像采集
有两种类型的图像传感器通常用于数字图像采集，CCD 和 CMOS。虽然两者具有相似的图像质量，但它们的核心理念和其它功能大不相同。[3]
CCD，或电荷耦合器件，是一种基于模拟系统的较老技术。一种覆盖 CCD 的光电表面在光线照射时会产生电荷，然后该电荷被转移并存储在每个像素表面下方的一个电容桶中。[2] 然后，CCD 就像一个移位寄存器一样工作，通过在表面上以级联运动施加电压，将每个像素下方桶中的电荷转移一个位置。到达 CCD 边缘的电荷被转移到一个模数转换器，该转换器将每个像素的电荷转换为数字值。由于它必须将每个像素移到 CCD 的边缘才能将其转换为数字信息，因此此过程相对缓慢。[4]
CMOS 图像传感器是一种使用互补金属氧化物半导体的有源像素传感器 (APS)。CMOS 传感器在生成数字图像方面比 CCD 快得多，并且功耗更低。它们还可以比 CCD 更大，从而允许更高分辨率的图像，并且可以通过比 CCD 更便宜的方法制造。CMOS 传感器中的每个像素都包含一个光电探测器和一个放大器。[4] 最简单的 CMOS 图像传感器是 3T 模型，每个像素由 3 个晶体管和一个光电二极管组成。晶体管 Mrst 用于清除像素值并将其重置以获取新图像。Msf 晶体管缓冲和放大来自光电二极管的值，直到像素可以被读取并重置。Msel 晶体管是像素选择晶体管，它仅在设备读取其所在行时才将像素值输出到总线。在此模型中，数据通过共享总线并行收集，其中一列中的所有像素共享相同的总线，然后数据一次一行地沿着总线发送。这种方法在将电荷值移到数字转换器方面更快。CMOS 传感器还有其他变体，可以帮助减少图像滞后和噪声。图像滞后是先前图像的一部分保留在当前图像中的情况。这通常是由像素未完全重置造成的，因此先前图像中的一些电荷仍然存在。图像噪声是衡量像素接收的光量测量精度的方法。它是机器人非常重要的工具。
两种类型的图像传感器本身不测量颜色；它们只是将光量（无论颜色如何）转换为数字值。[1] 有几种不同的方法可以收集颜色数据。两种最常见的方法是使用彩色滤波器阵列、Foveon X3 专用传感器以及使用三色棱镜和 3 个图像传感器。
最常用的方法是使用彩色滤波器阵列。最常用的滤光片类型是拜耳滤光片，由柯达研究员布莱斯·拜耳于 1976 年开发。彩色滤波器阵列过滤进入每个像素的光线，使像素只检测三种原色中的一种。完整的彩色图像可以在以后通过将来自每个像素的颜色加在一起来重建，以创建一个完整的彩色图像。[1] 拜耳滤光片使用 50% 绿色、25% 红色和 25% 蓝色的图案来匹配人眼对三种原色的敏感度。拜耳滤光片在 4 个像素上重复。[1] 由于图像必须重建，并且您只知道每个像素中的一种颜色，因此在称为去马赛克的图像重建过程中会丢失一些图像保真度。图像中物体的边缘通常会参差不齐，并且边缘颜色不均匀。除了拜耳滤光片之外，还有许多其他滤光片图案可以实现相同的结果。[1] 使用滤光片的主要问题是它会减少到达每个光电探测器的光量，从而降低每个像素的光敏度。这会在弱光条件下造成问题，因为光电探测器将接收不到足够的灯光来产生电荷，从而导致大量噪声。为了帮助减少这种影响，还有另一种正在使用的滤光片类型，它具有一些未过滤的像素。这些全色滤光片模仿人眼，人眼具有颜色探测器和明暗探测器。这些在弱光条件下表现得要好得多，但与传统拜耳滤光片相比，需要更大的区域来模仿图案。这会导致一些保真度损失
将相机连接到机器人的两种最常见方法是 USB 和 FireWire (IEEE 1394)。当苹果开发 FireWire 时，他们想到的是它将用于传输音频和视频。这导致了比 USB 更高的有效速度和更高的持续数据传输速率，这对于音频和视频流是必需的。FireWire 还具有能够为设备提供比 USB 更大功率的优势。FireWire 还可以无需计算机主机运行。设备可以在没有计算机进行调解的情况下通过 FireWire 互相通信。[5]
1. 彩色滤光片阵列
2. 电荷耦合器件 (CCD)
3. 数字相机的工作原理