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工业相机输出的是裸数据，它的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，普遍应用于机器视觉系统中。而普通相机拍摄的图片，它的光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了MPEG压缩，图像质量也较差。

工业相机的性能稳定可靠、易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作实践常，可在较差的环境下使用，但普通相机是做不到这些的。

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。

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将图像视为数字网格是许多图像处理技术的基础。一般来说，色彩与形状改变都是通过数学运算对图像进行逐像素变换完成的。

训练神经网络

为了训练神经网络，我们要提供一组标记过的图像数据，然后比较这些输入图像与计算机预测的输出标签或识别的测量值的差异以检测算法模型的准确率。基于神经网络的深度学习会监督它所犯的错误（误差），并通过修正它发现的图像数据间的模式与差异来实现迭代与拟合。

其中，梯度下降法是一种减少神经网络误差的数学方法，其中卷积神经网络是一种特殊类型的神经网络，通常用于计算机视觉应用。 辽宁工业相机分类上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供工业相机的公司，有想法的不要错过哦！

工业相机的主要职责是收集、存储和归档重要信息，从而为用户或软件提供决策依据。没有这些视觉数据，相关决策也就无从谈起。

借助于工业相机，机器视觉系统能够执行诸如测量及计数产品，计算它们的重量或体积，根据预定设置快速检测产品等任务。此外，它们还可从大量数据中自动提取至关重要的信息，也可帮助**通过筛选，优化、补充数据或实现快速检索，从而迅速解读图像，且工作起来不知疲、不徇私，表现始终如一。

机器视觉系统可用于各种不同的应用领域，其中包括制造业、医疗、交通监控和安防系统。

在对产品进行检查后，通常会生成一个信号以确定如何处理它。零件可能被拒收到容器或分支输送机中，或通过更多的装配操作、系统其检查结果。相对于简单的传感器，机器视觉系统通常可以提供关于物体的更多信息。机器视觉的典型应用包括：质量保证，机器人/机器指导，测试和校准，实时过程控制，数据采集，机器监控，排序/计数。

许多制造商使用自动化机器视觉而不是人工检查员，因为它更适合重复性的检查任务。它更快、更客观，并且可以持续不间断的工作。机器视觉系统每分钟可检测数百甚至数千个零件，并提供比人工检查员更一致和更可靠的检测结果。

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无论线阵相机还是面阵相机都只能实现2D成像，缺乏深度的信息，随着检测精度和应用场景复杂度的增加，2D相机越来越难堪重任，可以测量距离和进行三维建模的3D相机应运而生。随着3D视觉技术不断突破，3D相机在精度、速度和灵活度方面远超2D相机，在许多传统视觉“痛点性应用场景”中大显身手。

2D检测和3D检测的差异比较：2D检测根据灰度信息进行外观尺寸的检测和识别，而3D检测则利用包含高度信息在内的（XYZ坐标）条件进行检测辨别；

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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。