接下来，我们来具体看一下计算机视觉的工作流程。
机器视觉是让计算机理解并标记图像内容的技术领域。
例如，对于人类来说，你很难向从没穿过衣服的原始人解释什么是连衣裙或者什么是鞋。计算机视觉也是如此，如果它并没有相关输入，就不会理解上图的东西都是什么。
所以，我们需要收集并标记大量关于衣服、鞋、包包的图片，输入进计算机“告诉”它这些图片里的东西是什么，在经过不断的学习和训练后，计算机将会识别出哪个是连衣裙，哪个是鞋、哪个是包包。 上海嘉励自动化科技有限公司为您提供工业相机，欢迎您的来电哦！辽宁工业相机结构
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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由于光子的数目与电子的数目成比例，主要统计出电子数目就能形成反应光线强弱的黑白图像。经过相机内部的微处理器处理，输出就是一幅数字图像。在黑白相机中，光的颜色信息是没有被保留的。 实际上CCD是无法区分颜色的，只能感受到信号的强弱。在这种情况下为了采集彩色图像，理论上可以使用分光棱镜将光线分成光学三原色（RGB），接着使用三个CCD去分别感知强弱，比较好在综合到一起。这种方案理论上可行，但是采用3个CCD加分光棱镜使得成本骤增。比较好的办法是使用一个CCD也能输出各种彩色分量。
工业相机的主要职责是收集、存储和归档重要信息，从而为用户或软件提供决策依据。没有这些视觉数据，相关决策也就无从谈起。
借助于工业相机，机器视觉系统能够执行诸如测量及计数产品，计算它们的重量或体积，根据预定设置快速检测产品等任务。此外，它们还可从大量数据中自动提取至关重要的信息，也可帮助**通过筛选，优化、补充数据或实现快速检索，从而迅速解读图像，且工作起来不知疲、不徇私，表现始终如一。
机器视觉系统可用于各种不同的应用领域，其中包括制造业、医疗、交通监控和安防系统。
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外观检测
检测生产线上产品有无质量问题，该环节也是取代人工的环节。例如机器视觉涉及到的医药领域，其主要检测包括寸检测、瓶身外观缺陷检测、瓶肩部缺陷检测、瓶口检测等。
伴随着现代工业自动化的发展，机器视觉检测被普遍应用到各种各样的检查、测量和零件识别，例如红外截止滤光片表面缺陷检测、汽车轮毂型号识别、磁性材料外观缺陷检测、产品包装上的条码和字符识别等，这类应用的共同特点是连续大批量生产、对外观质量的要求非常高。
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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。 辽宁工业相机结构
