概述
在重工业·成套设备的制造现场，存在人手不足的问题。为提升生产效率、确保员工人数，需要对作业进行区分，能够机械化和自动化的部分交给机械，只能依靠人力的部分由人负责。
在这种情况下，将危险作业和需要熟练技能的环节交给自主机器人，由机器人和人协同作业的新系统的开发被不断推进。可见光、非可见光、测距等各种图像传感器作为这类新一代系统的关键设备，得到广泛应用。
应用
钢铁业的温度管理
约250℃以上的物体会发出非可见光波段（SWIR／Short Wavelength Infra-Red）的光，因此，可用于温度监测的SWIR图像传感器，在钢铁业等领域的应用备受期待。
支持土木工程
ToF式距离图像传感器可用于重机的ICT化。它通过监测周边状况，为驾驶员提供支援、实现自动化、确保安全性。
在有危险的不适合人员进入的工程现场和地区，以及室内等GPS卫星测位系统难以定位的场所，SPAD ToF式距离传感器有望发挥重要作用。SPAD距离传感器可通过测定周围环境，轻松创建周边的3D地图。
另外，将SPAD距离传感器与RGB传感器结合，还能获得带RGB信息的3D数据。这类带RGB信息的3D模型可用于确认工程进度或查看已建成的建筑内部。
大型装置的异常检测
近年来，工厂设备的异常检测导入了机械学习。机械学习具有检测精度高于目视识别，无需经过人的判断就能检测异常的优点。能够检测高速移动体动作并进行追踪的基于事件的视觉传感器能够检测人眼无法识别的细微的动作异常，并控制数据量，及时发出提醒，因此，可结合机械学习，应用于异常检测系统。
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