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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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化发展，工业相机市场也随着机器市场的火热而水涨船高。虽然目前高分辨率、高速等工业相机技术还主要掌握在国外大厂手中，包括基恩士、康耐视、Basler、AVT、Teledyne DALSA等，不过随着国内相机厂商技术的不断积累和突破，国产工业相机品牌也开始从低端市场开始逐步取代进口，如大恒图像、华睿科技等。我们相信随着全球制造中心从欧美向亚洲转移，中国从制造大国向制造强国的升级和转型过程，在市场和政策利好的背景下，这对中国的工业相机厂商而言，正是突破和迎头赶超的好时机。
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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。
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。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，有想法可以来我司咨询！
CCD图像传感器每一行中每一个像素（pixel）电荷信号都会依序传送到下一个像素中，由比较低端的部分输出，再经由传感器边缘的放大器进行放大输出；而在CMOS图像传感器中，每个像素都会连接一个放大器及模数转换电路，用类似内存电路的方式将信号输出。正是因为结构和工作原理的差异，导致CCD和CMOS图像传感器具有不同的特性。CCD图像传感器在灵敏度、分辨率，以及噪声控制等方面均优于CMOS图像传感器，CMOS图像传感器则具有低成本、低耗电以及高整合度的特性。
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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。 江西工业相机论坛
