山西工业相机设计

像素越高，图像分辨率越高，对提高图像质量有一定作用，但是追求高像素数，会缩小单像素尺寸，对提高图像的信噪比和宽容度不利。所以，手机摄像的像素数不是越高越好，而要综合芯片、光学和算法，看图像的终成像效果。

在工业或生产环境中，机器视觉通常使用单个相机或多个相机自动检查和分析物体。然后利用获得的数据控制过程或生产活动。例如在装配线的典型应用中，对部件执行操作之后，触发相机以捕获和处理图像。可以对相机进行编程以检查目标物体的位置、颜色、大小或形状、或物体是否存在。它还可以查看和标准或二维矩阵条形码，甚至可以读取打印的字符。

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数据标准化

所谓预处理图像就是将输入的图像数据标准化，以便后续工作流程的顺利进行。例如，假设我们创建了一个简单的聚类算法来区分红玫瑰和其他花朵:

我们将算法设计为计算给定图像中红色像素的数量，如果有足够多的红色像素（大还有一点需要注意的是，输入图像的大小、裁切方式都会影响算法的输出结果，因此数据预处理非常重要！

作为数据的图像

图像中的每一个像素都是一个我们可以改变的数值，比如，我们可以将一个像素乘以一个标量来改变图像亮度，我们也可以将每个像素值向右移动来改变图像饱和度等。 

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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。

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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在图像获取模块完成了图像的获取，即CCD芯片完成感光后，工业相机便开始从CCD芯片的左上角开始逐行扫描。扫描从首行的较早像素起，取出较早像素中的电压再扫描第二个像素，累积了第二个像素中的电压后，开始扫描第三个。以此类推，将首行所有像素全部扫描过之后，便将整行像素的电压传输至缓冲区。

CCD相机的扫描过程，是先扫描奇数行，即，1、3、5……扫描过全部奇数行之后，并将所有奇数行像素的信号，逐行存入缓冲区，到此较早扫描场扫描过程结束；之后再开始扫描全部的偶数行，即，2、4、6……扫描完成，并同样逐行将偶数行信号存入缓冲区，完成了第二个扫描场的扫描。

完成以上两次（奇数行扫描场及偶数行扫描场）扫描，我们称相机完成了一帧扫描，而这样的扫描方式叫作：隔行扫描。扫描完成后，完整的一帧图像的信号，行与行、场与场之间都有信号分隔。但像素与像素之间呢？每个CCD感光芯片，都有其特定的分辨率，即横向多少列纵向多少行。因此相机在将每一行的电压信号转化为模拟视频信号时，是按CCD的分辨率把整行信号分割，再作逐一转化。 山西工业相机设计