📌 重點摘要
- CCD（Charge-Coupled Device）= 單一放大器設計，畫素電荷依序傳送到輸出端再 ADC；CMOS（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）= 每畫素獨立 ADC 放大器，主動式驅動。
- 4 大關鍵差異：影像雜訊（CCD 低 / CMOS 高）、感光度（CCD 高 / CMOS 低）、耗電量（CCD 高 / CMOS 低）、製造成本（CCD 高 / CMOS 低）。
- CMOS 是現代工業相機主流：Cognex In-Sight 全系列均採 CMOS 感測器，In-Sight 2800 / 3800 / D900 等高速 / 低功耗 / 低成本優勢。
- 選型口訣：高速產線 / 條碼讀取 / AI 視覺 → CMOS；高均勻度量測 / 低光雜訊敏感場景 → CCD。
- 兩大派系：Module 系統（高度整合、快速整合上線）vs PC-Based（高度客製化、適合長生命週期量產設備）— Cognex In-Sight 屬 Module 系統。
- 進階 AI 視覺：Cognex ViDi 4 大工具（Locate / Analyze / Classify / Read）解決傳統 CCD / CMOS 規則式視覺難以處理的複雜場景。
繼先前針對【機器視覺是什麼】及【AI 深度學習是什麼】專篇介紹之後，本文整理了 CCD 與 CMOS 比較表，讓製程主管更容易評估選用。
CCD 與 CMOS 感光元件基本原理
CCD 是 Charge Coupled Device 的縮寫，即感光耦合元件；CMOS 是 Complementary Metal-Oxide Semiconductor 的縮寫，即互補性氧化金屬半導體。
CCD 和 CMOS 兩者都是利用矽感光二極體（photodiode）進行光電轉換 — 進入的光線越強，所產生的電力就越強，再透過類比數位信號轉換器（ADC）轉換為電子數位資訊。詳下方圖示 CCD 與 CMOS 訊號轉換方式比較表：
CCD 與 CMOS 訊號轉換方式比較表（示意圖來源：網路）
CMOS 訊號處理：每畫素獨立 ADC 放大器
CMOS 的設計中，每個畫素旁都有獨立的放大器：ADC（放大兼類比數位信號轉換器），訊號直接放大並轉換成數位資料輸出。由於 CMOS 每個感光二極體旁都搭配一個 ADC 放大器，以百萬畫素來看就需要百萬個以上的 ADC 放大器，每個放大器在製程上都會有些微的差異，很難有同步放大的效果。
CCD 訊號處理：單一放大器序列輸出
CCD 的設計為單一放大器，曝光後會進行畫素轉移處理，將每一行中每一個畫素的電荷信號依序傳入緩衝器中，再由線路導引輸出至放大器進行放大，再串聯 ADC 輸出。CMOS 的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出。
CCD vs CMOS 完整比較表
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CCD / CMOS 一覽表 |
CCD | CMOS |
| 影像雜訊 | 單一放大器（低） | 個別放大器（高） |
| 傳輸速度 | 慢 | 快 |
| 製造成本 | 高 | 低 |
| 耗電量 | 高 | 低 |
| 感光度 | 高 | 低 |
【CCD 與 CMOS 比較表│威視康整理】
CCD vs CMOS 4 大關鍵差異深度解析
一、影像雜訊比較
CMOS 每個感光二極體旁都搭配一個 ADC 放大器，每個放大器在製程上都會有些微的差異，很難有同步放大的效果，雜訊較多。CCD 為單一放大器，成像品質相較於 CMOS 來說，雜訊相對較低。
二、感光度比較
在相同尺寸大小之感光器尺寸，CMOS 的感光度會低於 CCD。CCD 適合低光環境的高均勻度量測場景。
三、耗電量比較
CMOS 的影像電荷驅動方式為主動式，感光二極體所產生的電荷會直接由旁邊的電晶體做放大輸出，耗電量低。CCD 的影像電荷驅動方式為被動式，必須外加電壓讓每個畫素中的電荷移動至傳輸通道，耗電量較高。
四、製造成本比較
CMOS 具有低成本、低耗電以及高整合度的特性，是現代工業相機與消費電子（手機鏡頭）的主流。CCD 製程複雜、單價較高，多用於高階量測 / 醫療影像 / 天文相機等特殊場景。
Module 視覺系統 vs PC-Based 視覺系統
選好 CCD / CMOS 感光元件後，您已經選好如何應用在生產線了嗎？這裡是「機器視覺型錄 - 形狀搜索篇」可先參考評估。
關於機器視覺，現階段分為兩大派系：Module 視覺系統以及 PC Base。
Module 系統 — 快速整合、高度穩定
擁有高度整合的硬體及軟體，影像擷取輸入及訊號輸入輸出、影像分析演算法、設定介面、操作介面及結果顯示，都已有預規劃好的框架。模組化系統在硬體的相容性及穩定性，都已經過長時間規劃以及測試後才發行，使用者僅需要針對視覺應用再次編程使用，即可因應工廠自動化的突發性、立即性需求，短時間內快速整合上線。Cognex In-Sight 系列即為 Module 系統代表。
PC Base — 高度客製化、適合長生命週期量產設備
硬體部分需要選配影像擷取卡、訊號輸出輸入介面卡、運算用工業主機；軟體部分，影像分析演算法可選用軟體公司開發的付費軟體（如 Cognex VisionPro），或是使用公開的免費函式庫去做修改；結果顯示、操作介面，每個環節都需要客製化選擇及高度的再次開發整合，並測試相容性及穩定性。開發時間長，但優點在於可以針對使用者的需求做完全的客製化。
Module 系統與 PC Base 各有優缺點：模組化系統可以快速的整合應用，能夠因應工廠自動化快速的需求變動，在既有的平台上進行快速整合開發，但在使用上，需依循既有的模組去做使用及開發，顯示及操作上無法完全的客製化，但能提供高度的穩定性。PC Base 的開發時間比較長、需要大量高技術含量的開發人力之外，在操作介面及功能皆能夠針對使用者的需求做完全的客製化，適合使用於長生命週期量產型的設備。
從 CCD/CMOS 到 AI 深度學習 — Cognex ViDi 4 大工具
目前市場上詢問度最高的「AI 深度學習」，VSK 整理 Cognex VisionPro ViDi 4 大工具：
一、Locate 特徵定位和識別
定位工具可以從標註的圖像中學習，定位複雜的特徵和工件，透過深度學習演算法定位工件、計數貨盤上的半透明玻璃醫療小瓶，並對試劑盒和工具包執行裝配驗證檢查。使用定位工具時，只需提供標記有目標特徵的圖像即可。
二、Analyze 分析和缺陷檢測
檢查工具用於檢測異常和外觀缺陷。無論是裝飾表面上的刮痕、不完整或不正確的裝配件，還是織物上的紡織問題，都能透過學習物體的正常外觀，輕鬆識別所有這些問題及更多包括顯著但在公差範圍以內的變化。另可用於分割特定的感興趣區域，比如缺陷或其他感興趣區域。
三、Classify 物體和場景分類
分類工具用於對物體或完整場景進行分類。無論是基於包裝識別產品、分類焊縫，還是區分缺陷，都能基於標注的圖像集合學習區分不同的類別。訓練分類工具時，只需提供標記不同類別的圖像集便可。
影片介紹：Cognex VIDI Classify 分類工具
四、Read 讀取文本和字元
讀取工具可讀取嚴重變形、歪斜和蝕刻品質不佳的代碼。預訓練的字庫能識別大多數文本，無需額外的程式設計或字型訓練，確保迅速、輕鬆實施。這款性能卓越的工具可以重新訓練，以適應特定的 OCR 應用需求，且無需任何視覺專業知識。
以上說明，如果您對於 AI 深度學習影像辨識感興趣，可以閱讀「AI 深度學習是什麼」。歡迎評估 CCD 與 CMOS 的您與我們切磋交流：留言給我們。
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