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习惯上机器视觉被定义为：用于检查、过程控制及自动导航的电子成像。在机器视觉应用中，计算机（不是人类）使用成像技术来捕获从以往的经验来看，机器视觉技术需要依赖于大量光源来捕捉AR/VR 、安全系统以及ADAS 驾驶监控采用了眼动追踪、面部识别、手势控制和人脸识别技术，以及集成了带有夜视功能的ADAS 环视（ surround-view ）摄像头等功能，但这些应用要达到预期的效果，均需要可见光光谱以外的照明。在过去几年中，数字近红外（ NIR）成像技术的进步已彻底革新了机器视觉和夜视的能力。
NIR 为何是当前机器视觉应用的必要条件？
NIR 用于在可见光光谱范围之外的物体或场景照明，并使摄像头能够在超出人类视觉能力的低光或无光情况下“看到”。虽然在某些应用中低级别LED仍需增加NIR，但NIR 需要的电能非常少且几乎不会干扰用户。在如AR/VR 或驾驶监控系统等应用中， NIR 的这些特点对于精确地眼动追踪和手势控制是非常重要的。而在安全摄像头应用的案例中， NIR 可在入侵者不知情的情况下监控他们。
此外， NIR 在夜视条件下比可见光产生更多光子，该特点使其成为夜视应用的理想选择。举例说明，下面我们在ADAS 系统中，比较夜视条件下两种方法的优劣。
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