无论线阵相机还是面阵相机都只能实现2D成像，缺乏深度的信息，随着检测精度和应用场景复杂度的增加，2D相机越来越难堪重任，可以测量距离和进行三维建模的3D相机应运而生。随着3D视觉技术不断突破，3D相机在精度、速度和灵活度方面远超2D相机，在许多传统视觉“痛点性应用场景”中大显身手。
2D检测和3D检测的差异比较：2D检测根据灰度信息进行外观尺寸的检测和识别，而3D检测则利用包含高度信息在内的（XYZ坐标）条件进行检测辨别；
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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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这三种3D视觉方案在检测距离上、精度、检测速度各有优缺点，适用于不同的应用场景，目前处于三国鼎立之势，如表2。结构光方案优势在于技术成熟，深度图像分辨率可以做得比较高，但容易受光照影响，室外环境不适宜使用；ToF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低，主要用于简单避障和视觉导航，不适合高精度场合。双目方案，成本相对前两种方案比较低，但是深度信息依赖纯软件算法得出，此算法复杂度高，难度很大，处理芯片需要很高的计算性能，同时它也继承了普通RGB摄像头的缺点：在昏暗环境下以及特征不明显的情况下并不适用。
随着CCD与CMOS图像传感器制造技术的不断进步，两者的差异正在逐渐缩小，例如CCD图像传感器不断降低耗电量，以期应用于移动通讯市场，例如近年来基于CCD的ToF图像传感器进入市场；CMOS图像传感器则持续提升分辨率与灵敏度，以期应用于更高级的影像产品市场。
虽然业界普遍认为CMOS取代CCD是必然趋势，在2015年CCD图像传感器的主要制造商索尼公司（Sony）甚至发布了其终止量产CCD的时间表。不过目前来看，很多工业或专业应用领域基于CCD图像传感器技术仍占据重要地位，在相当长的一段时间内，两者应该是共存的关系。
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和成像面中的图像对应的物体平面被称作视野。
从被测物体到镜头的距离称为工作距离。以镜头比较好聚焦时的WD为中心，前后存在一个范围。
此范围内镜头能在像平面上获得清晰的图像，这个范围被称为景深。
参数解读
物镜的焦距f：物镜的焦距决定了物体在成像面上成像的大小，用不同焦距的物镜对同一位置物体成像时，焦距越长，所得的像也越大。
相对孔径：镜头光圈的大小用相对孔径F=D/f来表示，其中D为镜头中光线能通过的圆孔直径，f为焦距。D越大能收集和通过的光线越多，同时，焦距越短，这些光线到达成像面的密度越高。 上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供工业相机，竭诚为您服务。宁夏工业相机拍照
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在选择工业相机的尺寸时，紧凑的外壳尺寸能为客户带来以下优势：
1、系统内工业相机所占空间较小可以减轻重量，进而提升应用速度。例如，机械手臂越轻，移动起来就更快速、灵活。
2、小相机格式还可以释放出更多空间。因此可以缩减系统，在直接接触工业相机时也更方便。
3、小格式相机拥有小尺寸芯片固有的成本优势。表面大的芯片需要更多的硅质，因而比小芯片更昂贵。
4、小型、紧凑的芯片格式，尤其是现代CMOS芯片，正在工业机器视觉领域中推动着卓著技术的发展。
5、较大的相机（通常基于CCD技术）应用会继续在十分复杂的特定领域发挥作用，但小格式芯片和相机已蓄势待发，未来将承担机器视觉的大部分工作。 上海工业相机销售
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