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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相机帧数选择，当被测物体有运动要求时，要选择帧数高的工业相机。但一般来说分辨率越高，帧数越低。
工业相机调研凸显嵌入式趋势：一项专业调查显示，机器视觉行业正凸显出向嵌入式视觉和模块化发展的趋势。制造商们看到了嵌入式视觉解决方案在汽车和基础设施应用方面的巨大潜能。
在机器视觉迅猛发展的，工业相机作为机器视觉的组件已得到广泛应用，但是很多初学者还是搞不清楚究竟工业相机与我们平时所用的数码相机有什么区别，现在我就简单的说几句，来解释大家心目中的疑惑，希望对大家有所帮助。
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工业相机有四大分类：按照芯片结构，分为CCD相机和CMOS相机；按照传感器结构，分为面阵相机和线阵相机；按照输出模式，分为模拟相机和数字相机；按照颜色，分为彩色相机和黑白相机。
工业相机与普通数码相机的区别 工业相机区别工业相机VS数码相机普通数码相机
工业相机的快门时间特别短，能清晰地抓拍快速运动的物体，而普通相机抓拍快速运动的物体非常模糊。
工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通相机的图像传感器是隔行扫描的，甚至是隔三行扫描。
工业相机的拍摄速度远远高于普通的相机；工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅的图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像；
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。 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！
由于光子的数目与电子的数目成比例，主要统计出电子数目就能形成反应光线强弱的黑白图像。经过相机内部的微处理器处理，输出就是一幅数字图像。在黑白相机中，光的颜色信息是没有被保留的。 实际上CCD是无法区分颜色的，只能感受到信号的强弱。在这种情况下为了采集彩色图像，理论上可以使用分光棱镜将光线分成光学三原色（RGB），接着使用三个CCD去分别感知强弱，比较好在综合到一起。这种方案理论上可行，但是采用3个CCD加分光棱镜使得成本骤增。比较好的办法是使用一个CCD也能输出各种彩色分量。工业相机，就选上海嘉励自动化科技有限公司。河南工业相机品牌
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但彩色图像的细节处会出现伪彩色，导致精度降低。在工业应用中如果我们要处理的是与图像颜色有关，那么我们需要采用彩色相机；如果不是，那么比较好选用黑白相机，因为在同样分辨率下，黑白相机的精度高于彩色相机。
工业图像处理技术为灵活的现代化制造所不可或缺，普遍应用于食品和饮料、化妆品、制药、建材和化工、金属加工、电子制造、包装、汽车制造等行业。
它提早发现并处理错误，便于迅速开展纠正措施，避免物料的浪费，进而降低成本，从而保证产品质量，实现高效的制造流程。
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