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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帮助手机摄像头进行人脸识别，在自动驾驶领域辅助骑车识别交通信号、标志和人，在制造业领域辅助工业机器人监督和知道工人操作……这些都是机器视觉在各领域的应用。机器视觉的主要目的是让计算机能像人类一样甚至比人类更好地看见和识别世界。计算机视觉通常使用C++、Python和MATLAB等编程语言，是增强现实（AR）的一项重要技术。目前主流的计算机视觉工具有OpenCV、Tensorflow、Gpu、YOLO、Keras等。计算机视觉其实是一个复杂多元的交叉领域，包含了很多来自数字信号处理、神经科学、图像处理、模式识别、机器学习(ML)、机器人、人工智能(AI)等领域的概念。北京工业相机品牌上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供工业相机，欢迎您的来电！
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。
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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工业领域，如开发金属材料及树脂材料时，用来观察材料受到冲击时内部裂纹产生的方向、状态等，可用来分析材料被破坏时物质的结构；
体育项目上，如捕捉棒球及高尔夫球击球时球的状态、与空气产生的阻力等等。
包装和标签行业的印刷过程中，能够实时检测到高速印刷中非常细微的印刷缺陷。发现印刷缺陷可以为生产提供有价值的信息，以便在生产过程中采取措施，减少终的损失。各种印刷中常见的缺陷如划痕、灰尘、漏印、墨痕和褶皱等都可以轻松被检测出来。不但提高投资回报和减少废品发出，更提高了客户满意度和信任度。 上海嘉励自动化科技有限公司工业相机获得众多用户的认可。江西工业相机市场
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分辨率的选择，首先考虑待观察或待测量物体的精度，根据精度选择分辨率。其次看工业相机的输出，若是体式观察或机器软件分析识别，分辨率高是有帮助的；若是VGA输出或USB输出，在显示器上观察，则还依赖于显示器的分辨率，工业相机的分辨率再高，显示器分辨率不够，也是没有意义的；利用存储卡或拍照功能，工业相机的分辨率高也是有帮助的。
与镜头的匹配，传感器芯片尺寸需要小于或等于镜头尺寸，C或CS安装座也要匹配（或者增加转接口）。
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