普通的数码相机比较常见，但大部分人可能平时并不会接触到工业相机，感觉是一个比较抽象的概念。其实，相比较于普通数码相机，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，连续工作时间长，可在较差的环境下使用；其次，工业相机的快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体，这是普通相机做不到的；而且工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，帧率远高于普通相机；同时，工业相机输出的是裸数据(raw data)，其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，而普通相机拍摄的图片，其光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了mjpeg压缩，图像质量较差，不利于分析处理。
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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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高精度检测
有些产品的精密度较高，达到0.01-0.02m甚至到u级，人眼无法检测必须使用机器完成。
在生产生活中，每种产品都需要检验是否合格，需要一份检验合格证书，要说检测在机器视觉应用较广，应该没人有意见。在过去机器视觉不发达的时候，人工肉眼检测往往会遇到很多问题，比如准确性太低，容易有误差，不能连续工作且易疲劳，而且费时费力。机器视觉的大量应用将产品生产和检测进入到高度自动化。
典型的案例就是硬币字符检测、电路板检测等。以及人民币造币工艺的检测，对精度要求特别高，检测的设备也很多，工序复杂。此外还有机器视觉的定位检测，饮料瓶盖的生产是否合格、是否有问题，还有产品的条码字符的检测识别，玻璃瓶的缺陷检测、以及药用玻璃瓶检测，医药领域也是机器视觉的主要应用领域之一。
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，然后比较这些输入图像与计算机预测的输出标签或识别的测量值的差异以检测算法模型的准确率。基于神经网络的深度学习会监督它所犯的错误（误差），并通过修正它发现的图像数据间的模式与差异来实现迭代与拟合。
其中，梯度下降法是一种减少神经网络误差的数学方法，其中卷积神经网络是一种特殊类型的神经网络，通常用于计算机视觉应用。 上海嘉励自动化科技有限公司工业相机值得用户放心。
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，室外环境不适宜使用；ToF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低，主要用于简单避障和视觉导航，不适合高精度场合。双目方案，成本相对前两种方案比较低，但是深度信息依赖纯软件算法得出，此算法复杂度高，难度很大，处理芯片需要很高的计算性能，同时它也继承了普通RGB摄像头的缺点：在昏暗环境下以及特征不明显的情况下并不适用。上海嘉励自动化科技有限公司为您提供工业相机，有想法可以来我司咨询！青海工业相机参数
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由于人眼对绿色为敏感，所以绿色是红、蓝的两倍。由于每个滤光点只能通过红、绿、蓝之中的一种颜色，但是在输出时，所有像素都应该有这三种颜色的信息，被滤除的两种颜色分量值在后期的算法处理中通过插值法来补回。
滤光片的方法优点在于它能节省成本，当前绝大多数彩色相机都采用此项技术。不过，黑白相机采集的是所有波长的光子，而Bayer彩色相机接受RGB三个波段的光子，并且会做一个去马赛克的邻域平均操作，因此无论是光通量还是细节表现均弱于灰度相机，如图4，对比了彩色相机与黑白相机在相同环境下的成像。所以，如果不需要颜色作为检验需求时，工业相机一般选择黑白相机，因为在拥有相同的分辨率前提下，黑白相机精度更高。
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