工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通的相机的图像传感器是隔行扫描的，逐行扫描的图像传感器生产工艺比较复杂，成品率低，出货量少，世界上只有少数公司能够提供这类产品，例如Sony，而且价格昂贵。
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。
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，例如机器视觉(Machine Vision)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。
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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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目前，机器视觉系统在工业自动化中的应用主要包括引导和定位、外观检测、高精度检测、识别、物体分拣5方面。
物体分拣
在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。
在过去的生产线上，是用人工的方法将物料安放到注塑机里，再进行下一步工序。而现在则是使用自动化设备分料，其中使用机器视觉系统进行产品图像抓取、图像分析，输出结果，再通过机器人，把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。
通过减少缺陷、提高产量，机器视觉系统帮助制造企业产品、组件和提升合规性，从而节省了成本并提高了盈利能力。
机器视觉检测未来的发展趋势有以下几个方向：
光源与成像：机器视觉中质量的成像是步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。 上海嘉励自动化科技有限公司为您提供工业相机，有需要可以联系我司哦！
在智能制造过程中，机器视觉主要用计算机来模拟人的视觉功能，也就是把客观事物的图像信息提取、处理并理解，终用于实际检测、测量和控制。工业4.0离不开智能制造，智能制造离不开机器视觉。机器视觉是实现工业自动化和智能化的必要手段，相当于人类视觉在机器上的延伸。机器视觉具有高度自动化、高效率、高精度和适应较差环境等优点，将在我国工业自动化的实现过程中产生重要作用。
机器视觉技术是软件和硬件的结合，主要组成部分包括工业相机、工业镜头、视觉光源、视觉处理和通信设备。完备的系统能捕捉任意对象的图像，并根据质量和安全性的不同参数来分析它们。视觉技术可以极大提高工业自动化中信息的获取能力，信息将不再是单一维度的简单数据，而是广域立体的海量数据，同时在速度、尺寸、光谱等维度均极大地突破人眼极限。上海嘉励专业研发制造稳定可靠***的视觉光源、光学镜头等产品广泛应用于智能制造的各个领域，并凭借高速、高精度、稳定可靠、简单易用等特性深受广大客户的喜受与好评。 工业相机，就选上海嘉励自动化科技有限公司，用户的信赖之选，有需要可以联系我司哦！吉林工业相机论坛
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随着CCD与CMOS图像传感器制造技术的不断进步，两者的差异正在逐渐缩小，例如CCD图像传感器不断降低耗电量，以期应用于移动通讯市场，例如近年来基于CCD的ToF图像传感器进入市场；CMOS图像传感器则持续提升分辨率与灵敏度，以期应用于更高级的影像产品市场。
虽然业界普遍认为CMOS取代CCD是必然趋势，在2015年CCD图像传感器的主要制造商索尼公司（Sony）甚至发布了其终止量产CCD的时间表。不过目前来看，很多工业或专业应用领域基于CCD图像传感器技术仍占据重要地位，在相当长的一段时间内，两者应该是共存的关系。
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