纵观机器视觉的发展，主要经历了从黑白到彩色、从低分辨率到高分辨率、从静态到动态、从2D走向3D演变过程，工业相机作为硬件，其技术的迭代变化也是遵循相应的发展。随着工业自动化以及机器视觉应用领域多元化发展，工业相机市场也随着机器市场的火热而水涨船高。虽然目前高分辨率、高速等工业相机技术还主要掌握在国外大厂手中，包括基恩士、康耐视、Basler、AVT、Teledyne DALSA等，不过随着国内相机厂商技术的不断积累和突破，国产工业相机品牌也开始从低端市场开始逐步取代进口，如大恒图像、华睿科技等。我们相信随着全球制造中心从欧美向亚洲转移，中国从制造大国向制造强国的升级和转型过程，在市场和政策利好的背景下，这对中国的工业相机厂商而言，正是突破和迎头赶超的好时机。
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其实，CMOS图像传感器的比较大的优势是能够与图像采集和信号处理等功能集成实现片上系统（SoC）随着机器视觉系统从基于PC的板级式视觉系统向能嵌入更多功能、更小型的智能相机系统发展，CMOS图像传感器必将成为的赢家。无论是CCD还是CMOS图像传感器，其原理都是将光子转换为电子，其中光子数目与电子数目成比例。对每个像素，统计其电子数目就形成反映光线强弱的灰度图像，也就是说CCD和CMOS图像传感器是“色盲”，不具备辨色的能力，只能形成黑白图像。甘肃工业相机原理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，有想法可以来我司咨询！
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(Industrial Camera)相对普通相机(DSC)来说价格较贵。
据麦姆斯咨询介绍，典型的机器视觉系统主要由光源、镜头、工业相机、图像采集卡或图像处理器，以及控制输出单元等硬件构成。其中，工业相机是机器视觉系统的组件，其本质的功能就是将光信号转变成为有序的电信号，再将该信号模数转换并送到处理器后以完成图像的处理、分析和识别。选择合适的工业相机是机器视觉系统设计的重要环节，工业相机类型不直接决定所采集到的图像分辨率、图像质量，同时也与整个系统的运行模式直接相关。
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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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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；
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