对非预期缺陷的识别：在应用中，往往是给定一些具体的缺陷模式，使用机器视觉来识别它们到底有没有发生。但经常遇到的情况是，许多明显的缺陷，因为之前没有发生过，或者发生的模式过分多样，而被漏检。如果换做是人，虽然在操作流程文件中没让他去检测这个缺陷，但是他会注意到，从而有较大几率抓住它，而机器视觉在这点上的“智慧”目前还较难突破。
嵌入式解决方案发展迅猛，智能相机性能与成本优势突出，嵌入式PC会越来越强大。模块化的通用型软件平台和人工智能软件平台将降低开发人员技术要求和缩短开发周期。
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工业领域，如开发金属材料及树脂材料时，用来观察材料受到冲击时内部裂纹产生的方向、状态等，可用来分析材料被破坏时物质的结构；
体育项目上，如捕捉棒球及高尔夫球击球时球的状态、与空气产生的阻力等等。
包装和标签行业的印刷过程中，能够实时检测到高速印刷中非常细微的印刷缺陷。发现印刷缺陷可以为生产提供有价值的信息，以便在生产过程中采取措施，减少终的损失。各种印刷中常见的缺陷如划痕、灰尘、漏印、墨痕和褶皱等都可以轻松被检测出来。不但提高投资回报和减少废品发出，更提高了客户满意度和信任度。 海南工业相机像素工业相机，就选上海嘉励自动化科技有限公司，欢迎客户来电！
拍摄速度远远高于一般相机。
工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而一般相机只能拍摄2-3幅图像，相差太多了。
输出的是裸数据（raw data），其光谱范围也往往比较宽，比较适合进行高质量的图像处理算法。
例如机器视觉（Machine Vision）应用。而一般的相机（DSC）拍摄的图片，其光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了mjpeg压缩，图像质量较差。具备以上的技术优势，工业数字相机终取代传统模拟相机，必将成为行业发展趋势。
可提供二次开发包，也就是工业相机的源代码，方便客户进行二次开发，很方便的嵌入自己的图像处理程序之中。
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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随着人工智能的快速发展，作为其分支的机器视觉也在快速起步。在全球化的进程中，全球制造业的加工中心——中国正在成为世界机器视觉发展十分活跃的地区之一，利用机器代替人眼来做测量和判断，极大地提高了生产的灵活性和自动化程度，而工业相机作为机器视觉系统中的一个关键组件，具有高图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等特点，在其中发挥着巨大的作用。工业相机的选择不仅直接决定着所采集到的图像分辨率、图像质量等，同时也与整个系统的运行模式直接相关。
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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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