一块普通的有机玻璃板，加上一个CMOS传感器，就能取代传统昂贵的工业镜头完成检测任务——这听起来像天方夜谭的技术正在改变机器视觉的规则。
犹他大学的研究人员展示了一款没有镜头的相机原型，仅用一块非凸透镜就实现了成像功能-1。
当光线在这块特殊玻璃的两侧反射时，连接的CMOS传感器接收信号，玻璃板本身就成了相机镜头的替代品-1。
机器视觉领域正在经历一场静悄悄的革命。传统认知中，工业相机必须配备镜头才能工作，就像人类需要眼睛才能看见世界一样。
但现实情况正在发生变化。随着人工智能和计算机视觉技术的进步，工业相机的“眼睛”正在被重新定义。
犹他大学Rajesh Menon副教授的研发灵感来自一个简单观察：在工业生产中，很多照片和视频不是人去检验，而是由生产中的传感器进行“查看”的-1。
这个发现打开了新世界的大门。人类需要的是高清晰、高分辨率的照片，但对计算机来说，哪怕分辨率和图像保真度都很低，甚至模糊的图像，机器都能从中提取出重要信息-1。
无镜头相机的核心技术其实并不复杂。通过光线在一块玻璃的两侧反射而成像，当光线反射到玻璃边缘时，通过连接CMOS传感器，就能使其连接到成像设备上。
在有机玻璃板周边的其余部分放置反光带，一个简单的成像系统就完成了-1。这种设计思路彻底改变了我们对相机结构的传统认知。
无镜头相机的实现方式多样，但都绕开了传统光学镜头的限制。日立公司开发的无镜头相机技术采用了摩尔纹原理成像，在感光元件前放置一块有同心圆图案的薄膜-4。
当光线穿过时会形成阴影，并由感光元件接收。影像处理时，把相近的同心圆叠加在阴影上，产生依据光线入射角形成的摩尔纹，再经过Fourier变换运算，最终形成影像-4。
这种技术最大的优势是能在拍摄后调整焦点。通过改变叠加在阴影上的同心圆尺寸，就可以改变焦点位置-4。
实验结果显示，一块1平方厘米的感光元件，配以有关薄膜放于距离1mm的位置，用普通笔记本电脑处理影像已可拍摄到30 fps的影片-4。
另一个研究方向是基于数据驱动的无镜头成像。西南交通大学的一项研究设计了一种微形触觉传感器，采用掩膜代替镜头直接放置在图像传感器前，构建了一种超薄的无镜头相机-8。
这种传感器能够对高曲率的触觉表面实现高精度、高分辨率的重建，解决了传统基于视觉的触觉传感器体积过大的问题-8。
那么问题来了，工业相机可以不接镜头吗？在某些特定应用场景下，答案是可以的。比如VR/AR眼镜中的眼动追踪功能，传统方法需要加入眼动追踪相机，既麻烦又累赘-1。
无镜头成像技术由于结构简单、体积小巧，非常适合这类应用。机器读取图像时，不需要像人眼那样追求高清晰度，只要能提取关键信息就足够了-1。
另一个应用是超薄触觉传感器。传统基于视觉的触觉传感器中，相机的镜头往往占用了整体体积和厚度的百分之七十以上，且有最近成像距离的限制-8。
而无镜头成像技术使传感器能够做得非常薄，可以应用在机械手、小型机器人等对空间要求严格的场景中-8。
无镜头相机的成本优势也不容忽视。众所周知，高质量的工业镜头价格昂贵，而无镜头方案大幅降低了硬件成本。
特别是在大规模部署的工业视觉系统中，这种成本节约会非常显著。不过这种方案也有局限性，比如目前成像质量还无法与传统镜头相比，更适用于对图像质量要求不高的机器视觉应用。
虽然无镜头相机在特定领域表现出色，但传统镜头在大多数工业视觉应用中仍不可替代。对于需要高精度测量和检测的任务，工业镜头的选型至关重要。
例如在PCB板焊点检测中，通常需要高分辨率远心镜头以减少透视畸变，确保微米级特征准确还原-2。
在物流分拣场景中，则更关注广视角与快速对焦能力，适合选用定焦或变焦镜头搭配自动对焦模块-2。
根据国际光学工程学会（SPIE）的研究报告，使用匹配场景需求的镜头可使图像识别准确率提升15%-30%-2。
工业视觉系统中，镜头配置直接影响图像采集质量与系统运行效率。许多企业在部署视觉系统时，常因忽视镜头配置的细节，导致图像模糊、视场不全、识别率下降等问题，进而影响整体生产效率-6。
选择工业镜头时，需要考虑传感器尺寸、像元尺寸、视场与工作距离、光圈与景深等多个因素-5。镜头的像圈直径应大于或等于传感器对角线尺寸，以保证整个画面均匀照明-6。
例如使用2/3英寸相机时，应选择像圈≥11mm的镜头。同时需要关注镜头的MTF（调制传递函数）曲线，优选在50lp/mm空间频率下MTF值高于0.6的产品，以确保高频细节保留-6。
回到我们的核心问题：工业相机可以不接镜头吗？从技术发展趋势看，无镜头成像技术将在特定领域继续拓展应用空间。
随着计算能力的提升和算法的改进，无镜头相机的成像质量有望不断提高，应用范围也将扩大。
特别是在对体积、成本和功耗有严格限制的应用中，如物联网设备、可穿戴设备、微型机器人等，无镜头相机具有明显优势-1。
同时，传统镜头技术也在不断进步。电动变焦镜头与软件控制平台的结合，使得在多型号产品共线生产的情况下，可以一键切换配置，提升柔性生产能力-2。
智能化选型工具与数字孪生仿真技术的应用，将进一步缩短镜头配置周期，降低试错成本-2。
未来工业视觉系统可能会呈现多元化发展的趋势。在一些简单检测任务中，无镜头相机可能成为经济高效的解决方案；而在高精度测量和复杂检测任务中，高性能工业镜头仍将是不可替代的选择。
混合系统也可能出现，结合无镜头相机的低成本优势和传统镜头的高性能特点，为不同应用场景提供定制化解决方案。
在VR/AR设备工厂的检测线上，无镜头相机正默默记录着眼动追踪数据；而在百米外的精密电子车间，高分辨率远心镜头正在捕捉电路板上微米级的焊点缺陷。两种技术在同一片工业土地上各自开花。
西南交通大学的实验室里，基于无镜头成像的触觉传感器已经能感知机器人手指的细微压力变化-8；而全球各大汽车制造厂的生产线上，搭载高性能镜头的视觉系统仍在确保每一辆车的装配精度-6。
这是个特别好的问题，说到点子上了！根本区别在于信息获取和处理的方式完全不同。传统镜头像是一个“翻译官”，努力把真实世界的光学信息尽可能忠实地翻译成人类能理解的图像。
它的目标是还原场景，让图像符合人类的视觉习惯——清晰的边缘、自然的色彩、适当的对比度。而无镜头相机更像是一个“编码员”，它不追求图像对人眼的友好度，而是用特殊方式编码光信息，让机器能高效读取所需数据。
为什么机器能看懂这些“乱码”图像？因为机器视觉和人眼视觉是两套完全不同的系统。人眼需要完整的场景信息来理解世界，而工业检测中的机器通常只需要特定信息：比如零件有没有在正确位置、表面有没有划痕、尺寸是否合格。
无镜头相机采集的虽然是人眼难以理解的模糊或扭曲图像，但这些图像已经包含了机器判断所需的关键数据特征。通过专门的算法，机器能直接从这些“乱码”中提取出“零件位置偏移0.1毫米”或“表面存在3个像素大小的异常区域”这样的结论。
这就好比两个人交流，一个人用优美的诗歌描述问题，另一个人用简洁的数据报表说明同样的问题。诗歌对人更有感染力，但机器处理报表显然更高效。无镜头相机就是为机器生成“数据报表”的设备，牺牲了人眼的可读性，换取了效率、成本和体积上的优势。
如果你考虑尝试无镜头方案，我建议从简单二元判断类任务开始。这类任务只需要回答“是或否”、“有或无”，比如产品有无到位、标签有无贴附、盖子有无盖好等。
无镜头相机虽然图像质量不如传统镜头，但对于这类简单判断往往已经足够。特别是当检测环境可控、光照条件稳定的情况下，成功率会更高。
其次可以考虑低精度测量和分类任务。比如将产品简单分为大、中、小三类，或者判断零件方向是否正确。这些任务对绝对精度要求不高，更注重稳定性和速度，而无镜头相机通常响应速度很快，结构简单也更稳定可靠。
对安装空间有严格限制的应用也是无镜头方案的优势领域。比如在小型自动化设备内部、机械臂末端执行器上，传统镜头可能根本装不下，这时无镜头相机的薄型设计就成了唯一选择。
西南交通大学研究的触觉传感器就是个好例子-8。在选择具体任务时，建议先做小规模测试。用一个简单的无镜头原型机和传统视觉系统并行运行一段时间，比较检测结果和稳定性。
特别注意那些传统方案成本过高的任务——如果一个小型检测点因为要装镜头和复杂照明系统而成本大增，无镜头方案可能就能体现价值。但要避开对图像细节要求高的任务，比如微小文字识别、精细尺寸测量等，这些仍然是传统镜头的主场。
目前无镜头成像技术的主要瓶颈确实不少。首当其冲的是成像质量限制。与传统镜头相比，无镜头相机的分辨率、对比度和色彩还原能力还有明显差距。
这限制了它在高精度检测中的应用。就像日立开发的技术，虽然创新但成像效果还难以满足多数工业需求-4。
算法复杂度和计算需求是另一大瓶颈。无镜头相机采集的原始图像必须经过专门算法处理才能使用，这些算法往往计算量很大。虽然日立的技术用普通笔记本电脑就能处理-4，但在高速工业检测中，实时处理多路视频流仍需更强的计算能力。
通用性不足也很关键。现有的无镜头系统大多是针对特定任务设计的，换个检测目标就可能需要重新设计和校准，缺乏传统镜头的灵活性。
像犹他大学的研究主要还是原理验证阶段-1，离通用化工控产品还有距离。未来突破方向可能集中在几个方面：算法优化和硬件加速结合，通过专用芯片降低处理延迟；多传感器融合，结合其他类型传感器补偿光学不足；自适应系统开发，能根据不同任务自我调整。
最具潜力的可能是与AI深度结合，就像西南交通大学研究中使用神经网络进行图像重建那样-8。无镜头相机提供“原始数据”，AI负责理解和解释，这种分工可能带来性价比的最佳平衡。
