傳統的機器視覺被定義為用于檢查、過程控制和自動導航的電子成像。在機器視覺的應用中，計算機（非人類）利用圖像技術來獲取圖像作為輸入，以達到信息輸出的提取和傳輸的目的。據杰姆斯咨詢報告，除了傳統的工業應用，先進的駕駛輔助系統（ADAS），增強現實和虛擬現實（AR / VR）機器視覺和智能安全系統，需要先進的數字成像技術的使用技術。這項技術使機器視覺能夠在低光或無光條件下清晰可見。因為不需要可見光源，它不會干擾正常的人類活動。
從過去的經驗來看，機器視覺技術需要依靠大量的光源來捕捉圖像。它可以使用光源，包括熒光燈、石英鹵素燈、LED、金屬鹵化物（汞）和氙氣。當一個光源單獨使用時，它需要大量的能量，并且生成的圖像的質量非常差。這樣，這些光源就不能滿足傳統工業應用的要求。
AR / VR，安全系統和監控系統的駕駛員眼動跟蹤、人臉識別、手勢控制和人臉識別技術，并具有夜視功能的系統集成（圍觀）掃描相機的功能，但這些應用程序來達到預期的效果，在可見光光譜照明。近幾年來，數字近紅外（NIR）成像技術的進步徹底改變了機器視覺和夜視能力。
為什么NIR是當前機器視覺應用的必要條件？
近紅外光是用來照明物體或場景以外的可見光譜，使相機看到“超越低或沒有光”的人類視覺。雖然在某些應用中，低電平LED仍然需要增加近紅外光譜，但NIR需要很少的功率，幾乎不打擾用戶。在AR／VR或駕駛監控系統等應用中，近紅外光譜的這些特征對準確的眼動跟蹤和姿態控制具有重要意義。在安全攝像機應用的情況下，近紅外可以監視他們沒有入侵者的信息。
此外，近紅外光譜產生的光子比可見光在夜視，這使得它的理想選擇，夜視應用。例如，我們比較了兩種方法的優點和缺點在ADAS系統的夜視條件下。
汽車制造商使用被動紅外（FIR）系統，它可以記錄圖像，并根據明亮的底片顯示物體。雖然有效距離可以高達980英尺，但所產生的圖像并不清楚，因為它依賴于物體產生的熱量。
另一家汽車制造商使用了近紅外技術，可以在黑暗中產生明亮清晰的圖像，就像汽車的強光一樣。圖像可以被捕獲，而不管對象的溫度如何。然而，近紅外系統的最大有效探測距離為600英尺。
近紅外光譜的局限性
在大多數情況下，NIR比其他選擇更重要，但使用它并不是一個挑戰。近紅外成像系統的有效范圍直接關系到其靈敏度。最好的情況下，對近紅外傳感器的靈敏度可以達到目前的結構為。如果近紅外成像系統的靈敏度可以提高到850納米或更高，則有效距離可以進一步擴大。
近紅外光學成像的有效距離取決于兩個關鍵的測量參數：量子效率（QE）和調制傳遞函數（MTF）。成像儀的QE表示它們捕獲的光子和光子轉換成電子的比率。
QE越高，近紅外光譜的距離越遠，圖像的亮度就越高。100%的QE意味著所有捕獲的光子都被轉換成電子，從而獲得最明亮的圖像。但目前，即使是最好的近紅外傳感器技術，也只實現了58%的QE。
MTF是一種能夠測量圖像傳感器在特定分辨率下從物體到圖像的傳輸和對比度的能力。MTF越高，圖像越清晰。MTF受到來自像素的電子信號的噪聲的影響。因此，為了保持穩定的MTF并實現清晰的圖像，電子需要保持在像素中。