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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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。
通常这种带有高度重复性和智能性的工作只能靠人工检测来完成，我们经常在一些工厂的现代化流水线后面看到数以百计甚至逾千的检测工人来执行这道工序，在给工厂增加巨大的人工成本和管理成本的同时，仍然不能保证100%的检验合格率。机器视觉检测凭借它自动化、客观、非接触和高精度的特点已经完全能代替人工来检测这些单一、重复性的程序。机器视觉检测系统与一般意义上的图像处理系统相比，机器视觉检测强调的是精度和速度，以及工业现场环境下的可靠性。
目前大多数工业相机都采用GbE介面，除了成本低廉外，容易与工业电脑介接，组成庞大复杂的自动化系统也是其一大优势。搭载USB 3.0的工业相机也因此越来越受欢迎；而智能相机其本质上已经是一台迷你型工业电脑。
现代工业自动化技术日趋成熟，越来越多的制造企业考虑如何采用工业相机来帮助生产线实现检查、测量和自动识别等功能，以提高效率并降低成本，从而实现生产效益比较大化。工业相机作为新兴技术被寄予厚望，被认为是自动化行业一个具备光明前景的细分市场。工业相机由于技术本身存在的优越性在许多领域有很好的发展前景。
据前瞻产业研究院的预计，全球工业相机市场将在2020年达到7亿美元，2025年增长到12亿美元。工业相机市场规模增长可以归因于制药以及食品和包装终用途行业对工业相机不断上升的需求。亚太地区工业相机市场的增长是由于工业4.0日益普及以及对人工智能的需求。 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。
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。工业相机，就选上海嘉励自动化科技有限公司。黑龙江工业相机应用
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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。安徽工业相机维修
