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。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，有想法的可以来电咨询！贵州工业相机结构
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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自动化博览：在机器视觉与机器人相结合的应用场景中，机器人引导定位应用为普遍。关于此类场景，海康机器人与合作伙伴共同实施了大量成功案例与成熟方案。机器人定位引导可大致分为3种模式：
固定相机模式，即相机安装在设备机架上，不随机器人的运动而运动，自左至右又依次分为抓取工况、抓取偏移纠正工况和放置工况。其中抓取工况，相机对传送过来的来料进行拍摄和粗定位，将定位信息传输给机器人以便机器人根据定位信息抓取来料，如此可降低对工位间传送机构准确性的要求，确保抓取的稳定性；抓取偏移补正工况可通过设置在机械臂另一侧的下相机对工件进行二次准确定位，极大程度上消除来料偏差，确保能有针对性地对每个来料进行加工；放置工况内容涵盖普遍，可以是简单的放置，亦可以是贴合、安装等，即使用相机定位的目标位，结合前述两种工况，真正做到针对每个工件有的放矢。
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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手机像素数越多，成像质量越好吗？像素是指相机的分辨率，其数值主要由相机传感器（光敏单元）中的像素数决定，例如500万像素意味着传感器中有五百万像素点。实际上，相机的像素数所能决定的是拍摄图片分辨率，而图片分辨率越高，只了图片尺寸越大，并不能说明图片越清晰。
当前主流手机屏幕为1080p级别（1920×1080像素），无论是1300万像素相机所得的4208×3120像素招聘，还是800万像素摄像头的3200×2400像素照片都超出了1080p屏的解读范围，都会以1920×1080像素显示，所以肉眼看到的清晰度是没有区别的。
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目前，机器视觉系统在工业自动化中的应用主要包括引导和定位、外观检测、高精度检测、识别、物体分拣5方面。
物体分拣
在机器视觉应用环节中，物体分拣应用是建立在识别、检测之后的一个环节，通过机器视觉系统将图像进行处理，结合机械臂的使用实现产品分拣。
在过去的生产线上，是用人工的方法将物料安放到注塑机里，再进行下一步工序。而现在则是使用自动化设备分料，其中使用机器视觉系统进行产品图像抓取、图像分析，输出结果，再通过机器人，把对应的物料、放到固定的位置上，从而实现工业生产的智能化、现代化、自动化。 贵州工业相机结构
