选取视觉产品的时候，常常会遇到这样的问题，是选工业相机好，还是选智能相机好？
工业相机与智能相机的应用场合相差不大，但使用上却有很大的差别，工业相机需要外接控制器，需要专业性比较强的软件人员来进行编程，可应对各种复杂的检测要求，而智能相机则内置简单实用的调试工具，可以工作而不需要外接控制器，操作简单，容易上手。此如果是简单的对比、查找物体或判断有无，选智能相机更经济实惠，后期维护也更方便，如果是复杂的应用需求，只能采用专业的工业相机了。
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图像处理其本质就是对工业相机拍摄获取的图像进行处理，因而，工业相机的选择对图像处理的结果起着至关重要的作用。选择工业相机前，首先要清楚自己的检测任务，是静态拍照还是动态拍照，拍照的频率是多少，是做缺陷检测还是尺寸测量，或者是定位，产品的大小（视野）是多少，需要达到多少精度，所用软件的性能，现场环境情况如何，有没有其它的特殊要求等。
如果是动态拍照，运动速度是多少，根据运动速度选择小曝光时间，以及确认是否需要逐行扫描的相机。而相机的桢率（比较高拍照频率）跟像素有关，通
常分辨率越高桢率越低，不同品牌的工业相机的桢率略有不同。根据检测任务的不同，根据产品的大小、需要达到的分辨率，以及所用软件的性能可以计算出所需工业相机的分辨率。现场环境首先要考虑的是温度、湿度、干扰情况以及光照条件等因素来选择不同的工业相机。 广西工业相机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，欢迎您的来电哦！
通过减少缺陷、提高产量，机器视觉系统帮助制造企业产品、组件和提升合规性，从而节省了成本并提高了盈利能力。
机器视觉检测未来的发展趋势有以下几个方向：
光源与成像：机器视觉中质量的成像是步，由于不同材料物体表面反光、折射等问题都会影响被测物体特征的提取，因此光源与成像可以说是机器视觉检测要攻克的个难关。比如现在玻璃、反光表面的划痕检测等，很多时候问题都卡在不同缺陷的集成成像上。
重噪音中低对比度图像中的特征提取：在重噪音环境下，真假瑕疵的鉴别很多时候较难，这也是很多场景始终存在一定误检率的原因，但这块通过成像和边缘特征提取的快速发展，已经在不断取得各种突破。
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。工业相机，就选上海嘉励自动化科技有限公司，用户的信赖之选，欢迎您的来电！
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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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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