工业相机有四大分类：按照芯片结构，分为CCD相机和CMOS相机；按照传感器结构，分为面阵相机和线阵相机；按照输出模式，分为模拟相机和数字相机；按照颜色，分为彩色相机和黑白相机。 工业相机与普...

工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通的相机的图像传感器是隔行扫描的，逐行扫描的图像传感器生产工艺比较复杂，成品率低，出货量少，世界上只有少数公司能够提供这类产品，例如Sony，而且价格昂贵。 ...

工业相机输出的是裸数据，它的光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，普遍应用于机器视觉系统中。而普通相机拍摄的图片，它的光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了MPEG压缩，图像质量也较...

图像识别就是利用机器视觉对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象。可以达到数据的追溯和采集，在汽车零部件、食品、药品等领域应用较多。 典型的案例就是识别二维码了。二维码和条...

这三种3D视觉方案在检测距离上、精度、检测速度各有优缺点，适用于不同的应用场景，目前处于三国鼎立之势，如表2。结构光方案优势在于技术成熟，深度图像分辨率可以做得比较高，但容易受光照影响，室外环境不适宜...

纵观机器视觉的发展，主要经历了从黑白到彩色、从低分辨率到高分辨率、从静态到动态、从2D走向3D演变过程，工业相机作为硬件，其技术的迭代变化也是遵循相应的发展。随着工业自动化以及机器视觉应用领域多元...

将图像视为数字网格是许多图像处理技术的基础。一般来说，色彩与形状改变都是通过数学运算对图像进行逐像素变换完成的。 训练神经网络 为了训练神经网络，我们要提供一组标记过的图像数据，然后比...

为了获得彩色图像，通常使用三棱镜或滤光片的方法采集颜色信息。三棱镜模式：采用三棱镜将射入的光分成三束，每束光都由不同的内置光栅来过滤出某一种三原色，然后使用三块CCD分别感光。然后再将这三张图像合...

机器视觉目前应用的领域不胜枚举，小编就挑出5个具有性的应用吧： 物体与行为识别 自动驾驶汽车 医疗影像分析与诊断 图片标记 人脸识别 机器视觉...

在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，终用于实际检测、测量和控制。工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工...

目前，机器视觉系统在工业自动化中的应用主要包括引导和定位、外观检测、高精度检测、识别、物体分拣5方面。 物体分拣 在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通...

拍摄速度远远高于一般相机。 工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而一般相机只能拍摄2-3幅图像，相差太多了。 输出的是裸数据（raw data），其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行...