想要在光线不佳的条件下也获得***、低噪声的视频图像，那么你需要一台高灵敏度图像处理相机。高灵敏度机器视觉相机适用于各种领域，包括在光线条件不佳的夜间时段所执行的高速应用和安防任务。此类相机均配有CCD或CMOS芯片。
目标物体在相机的芯片上形成的每个信号都反映了投射在相机像素上的光线量。在光线较暗的情况下，该信号非常弱。相机内的电子元件可增强较弱的信号，使其能够有效地进行数字化并传输。此方法只有一个缺点：这一过程不但会放大所需的信号，也会放大相机产生的所有干扰噪声。信噪比 (SNR) 不会因为增强行为而改变。
这对高敏感度机器视觉相机尤为重要，因为它们在放大信号的情况下才能正常工作。为了在图像被明显放大时依然能获得良好的分辨率，这些相机的信噪比必须设置为比较高。因此，良好的相机设计能将噪声保持在比较低水平。基准信噪性能较强的相机能提供良好的信噪比，使物体更易识别。
实现高信噪比的一个重要因素就是芯片。芯片必须尽可能有效地将光线转换为电信号。量子效率 (QE) 描述了电子量与光子量的转换比。例如，现代芯片可以由100个光子得到60 个电子，即QE是 60%。随着芯片技术的不断改进，未来将可能实现更高的量子效率（70%）。
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工业相机的性能通常都要比普通相机要好很多，所以在价格上也是要高出不少。主要还是由市场需要来决定的。工业相机的出货量远不如普通相机，因此成本居高不下是必然的。
选择工业相机时应注意什么？
根据应用的不同来决定是需要选用CCD还是CMOS 相机CCD工业相机主要应用在运动物体的图像提取，如贴片机，当然随着CMOS技术的发展，许多贴片机也在选用CMOS工业相机。用在视觉自动检查的方案或行业中一般用CCD工业相机比较多。CMOS工业相机由成本低，功耗低也应用越来越普遍。
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无论线阵相机还是面阵相机都只能实现2D成像，缺乏深度的信息，随着检测精度和应用场景复杂度的增加，2D相机越来越难堪重任，可以测量距离和进行三维建模的3D相机应运而生。随着3D视觉技术不断突破，3D相机在精度、速度和灵活度方面远超2D相机，在许多传统视觉“痛点性应用场景”中大显身手。
2D检测和3D检测的差异比较：2D检测根据灰度信息进行外观尺寸的检测和识别，而3D检测则利用包含高度信息在内的（XYZ坐标）条件进行检测辨别；
面阵相机可以一次性获取完整的目标图像，比线阵相机具有更快的检测速度。大多数常见的检测相机都基于面阵扫描，包括测量面积、形状、尺寸、位置，甚至温度，不过面阵相机每行的信息没有线阵多，帧幅率有限。相机像素通常用万为单位表示，以矩阵排列，比如1百万像素相机的像素矩阵为W x H（宽 x 高）=1000 x 1000。相机的分辨率是指一个像素表示实际物体的大小，用um x um表示，数值越小，分辨率越辨率是由选择的镜头焦距决定的，同一种相机，选用不同焦距的镜头，分辨率就不同。在表现图像细节方面，不是由相机的像素多少来决定的，而是由分辨率决定的。同等分辨率条件下，像素越多，可以成像的区域面积越大。虽然清晰度并不是由像素决定，但是像素大的相机，可以减少拍照次数，从而提高了速度。上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供工业相机的公司。
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，图像质量也较差。
工业相机的性能稳定可靠、易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作实践常，可在较差的环境下使用，但普通相机是做不到这些的。
工业相机的帧率远远高于普通相机。工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像，相差较大。
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帮助手机摄像头进行人脸识别，在自动驾驶领域辅助骑车识别交通信号、标志和人，在制造业领域辅助工业机器人监督和知道工人操作……这些都是机器视觉在各领域的应用。机器视觉的主要目的是让计算机能像人类一样甚至比人类更好地看见和识别世界。计算机视觉通常使用C++、Python和MATLAB等编程语言，是增强现实（AR）的一项重要技术。目前主流的计算机视觉工具有OpenCV、Tensorflow、Gpu、YOLO、Keras等。计算机视觉其实是一个复杂多元的交叉领域，包含了很多来自数字信号处理、神经科学、图像处理、模式识别、机器学习(ML)、机器人、人工智能(AI)等领域的概念。西藏工业相机
