工业相机有多种分类方法，比较常见有：按感光芯片的类型分CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体），根据输出色彩分为黑白和彩色，按像元的排列方式可分为线阵和面阵，按成像维度可为二维（2D）和三维（3D）等。本文将针对这四类分法，研究和讨论工业相机的基本原理及技术发展。
机器视觉的主要目的是代替人眼来做测量和判断，所以工业相机通常被安装在工厂快速运转的流水线上，在一些不适于人工作业的危险环境或者人眼视觉难以满足要求的场合。
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根据测量原理不同，主流的3D相机一般有三种方案：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法，简单介绍如下：
飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称ToF。其测距原理是通过连续发射经过调制的特定频率的光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离。
结构光法就是使用提前设计好的具有特殊结构的图案（比如离散光斑、条纹光、编码结构光等），将图案投影到三维空间物体表面上，使用另外一个相机观察在三维物理表面成像的畸变情况。
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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
机器视觉工作流程
机器视觉工作流程其实是大多数计算机视觉应用程序将经历的一系列步骤。许多视觉应用程序都是从获取图像和数据开始，然后处理数据，执行一些分析和识别步骤，执行一个动作的：
就拿人脸识别来说吧，它也主要遵循了机器视觉的工作流程：我们可以看到，大部分机器视觉技术应用其实都是从数据预处理开始的，其实这也是机器学习的关键。
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致力于提供工业相机，有想法的可以来电咨询！
工业相机帧率远高于普通相机。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。工业相机输出的是裸数据（Raw data）,光谱范围比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法，例如机器视觉应用。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。工业相机主要参数：分辨率（Resolution）:相机每次采集图像的像素点数（Pixel）。像素深度（Pixel Depth）:没像素数据的位数，一般常用是8bit，对于数字相机一般还会用10bit, 12bit, 14bit等。比较大帧率(Frame Rate)/行频（Line Rate）：相机采集传输图像速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数（Frame/Sec）,对于线阵相机为每秒采集的行数（Lines/Sec）。上海嘉励自动化科技有限公司工业相机值得用户放心。云南工业相机参数
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更高像素的手机所拍摄的图片尺寸更大，可打印的尺寸更大，否则像素数不够，打印大尺寸照片会模糊。手机摄影是一个系统工程，除了像素，还需要算法、镜头（光学设计）等很多方面共同配合，才能达到较为理想状态。
一般来说，图像传感器有效感光区域尺寸=像素数×单像素尺寸。手机毕竟本身尺寸有限，内部元器件众多，因此，手机的图像传感器大小不太可能短时间内大幅提升。在图像传感器的有效感光区域尺寸受限前提下，像素数与单像素尺寸成了矛盾的艺术。
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