工业相机有多种分类方法，比较常见有：按感光芯片的类型分CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体），根据输出色彩分为黑白和彩色，按像元的排列方式可分为线阵和面阵，按成像维度可为二维（2D）和三维（3D）等。本文将针对这四类分法，研究和讨论工业相机的基本原理及技术发展。
机器视觉的主要目的是代替人眼来做测量和判断，所以工业相机通常被安装在工厂快速运转的流水线上，在一些不适于人工作业的危险环境或者人眼视觉难以满足要求的场合。
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机器视觉目前应用的领域不胜枚举，小编就挑出5个具有性的应用吧：
物体与行为识别
自动驾驶汽车
医疗影像分析与诊断
图片标记
人脸识别
机器视觉工作流程
机器视觉工作流程其实是大多数计算机视觉应用程序将经历的一系列步骤。许多视觉应用程序都是从获取图像和数据开始，然后处理数据，执行一些分析和识别步骤，执行一个动作的：
就拿人脸识别来说吧，它也主要遵循了机器视觉的工作流程：我们可以看到，大部分机器视觉技术应用其实都是从数据预处理开始的，其实这也是机器学习的关键。
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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。
对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。
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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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线阵相机和面阵相机：工业相机根据像元的排列方式可分为线阵相机和面阵相机，线阵、面阵相机都有各自的优点和缺点，适用于不同应用环境。
线阵相机，顾名思义是被测视野呈“线”状，它的传感器通常只有一行感光元素，以“线”扫描的方式连续拍照，再合成一张巨大的二维图像。在某些应用中，如高频扫描和高分辨率的场合，相比面阵相机，线阵相机具有特定的优势。举例来说，如图6，检测圆形或柱形物品时，可能需要使用多台面阵相机，才能覆盖到物品的整个表面。但如果我们将物品置于一台线阵相机前面，然后旋转物品，通过这种方式将图像展开，我们可以采集到整个表面的图像。
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