工业相机输出的是裸数据，它的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，普遍应用于机器视觉系统中。而普通相机拍摄的图片，它的光谱范围只适合人眼视觉，并且经过了MPEG压缩，图像质量也较差。
工业相机的性能稳定可靠、易于安装，相机结构紧凑结实不易损坏，连续工作实践常，可在较差的环境下使用，但普通相机是做不到这些的。
工业相机的帧率远远高于普通相机。工业相机每秒可以拍摄十幅到几百幅图片，而普通相机只能拍摄2-3幅图像，相差较大。
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数据标准化
所谓预处理图像就是将输入的图像数据标准化，以便后续工作流程的顺利进行。例如，假设我们创建了一个简单的聚类算法来区分红玫瑰和其他花朵:
我们将算法设计为计算给定图像中红色像素的数量，如果有足够多的红色像素（大还有一点需要注意的是，输入图像的大小、裁切方式都会影响算法的输出结果，因此数据预处理非常重要！
作为数据的图像
图像中的每一个像素都是一个我们可以改变的数值，比如，我们可以将一个像素乘以一个标量来改变图像亮度，我们也可以将每个像素值向右移动来改变图像饱和度等。
随着PC和相机这两种小型化趋势的发展，视觉系统已经可以实现低成本生产，并用于高度专业化的应用。在嵌入式系统中使用计算机视觉技术称为嵌入式视觉系统。从视觉输入中提取出其背后含义的嵌入式系统。
嵌入式视觉技术能够为多种应用带来巨大的价值。HIS的嵌入式处理器主任分析师Tom Hackenberg表示，“嵌入式视觉可以从很多方面改善汽车的安全性和使用方便性，在某些应用中起到关键性的作用，比如车道偏离告警系统，碰撞警告系统，自动泊车系统，疲劳侦测系统，盲区检测系统”，“车载领域的整个嵌入式视觉市场，装备量非常大，增长速度也非常快”。
嵌入式视觉使用的其余2大市场是传统的工业视觉应用市场，和安防应用市场。另外，嵌入式视觉视觉引导的导弹、无人侦察机等中也有应用。在高级的电子系统中，例如Xbox中，我们也能找到嵌入式视觉技术应用的踪迹。
正如同高速无线互联是从高成本新奇技术起步一样，嵌入式视觉一般只用于复杂昂贵的系统中，例如，毛发移植的手术机器人，制造业的质量控制检查系统等。
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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为了获得彩色图像，通常使用三棱镜或滤光片的方法采集颜色信息。三棱镜模式：采用三棱镜将射入的光分成三束，每束光都由不同的内置光栅来过滤出某一种三原色，然后使用三块CCD分别感光。然后再将这三张图像合成一张高分辨率、色彩精确的图像。由于该方法需要三块感光芯片，造价比较昂贵。
如果考虑到价格因素，柯达的拜尔（Bayer）提出了一种廉价的折中方案：只用一块图像传感器，就解决了颜色的识别。他的做法是在图像传感器前面，设置一个滤光片，上面布满了滤光点，与下层的像素一一对应。Bayer滤光片上的滤光点的排列是有规律的：每个绿点的四周，分布着2个红点、2个蓝点、4个绿点。 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，欢迎新老客户来电！天津工业相机像素
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在对产品进行检查后，通常会生成一个信号以确定如何处理它。零件可能被拒收到容器或分支输送机中，或通过更多的装配操作、系统其检查结果。相对于简单的传感器，机器视觉系统通常可以提供关于物体的更多信息。机器视觉的典型应用包括：质量保证，机器人/机器指导，测试和校准，实时过程控制，数据采集，机器监控，排序/计数。
许多制造商使用自动化机器视觉而不是人工检查员，因为它更适合重复性的检查任务。它更快、更客观，并且可以持续不间断的工作。机器视觉系统每分钟可检测数百甚至数千个零件，并提供比人工检查员更一致和更可靠的检测结果。
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