一问价格，至少都是大几千，贵的在十几万，心里就不禁有疑问，就这么一个破相机，为啥就卖这么贵？它跟我们常见的单反相机有什么区别？我用单反相机来拍，色彩又好，成像又清晰，它不香吗？为啥一定要用工业相机？
本文主要介绍基于全志科技T3国产平台的视频开发案例，内容包含了gige_capture案例、案例、GigE工业相机配置、图像采集并显示、图像采集以及案例编译保存、关键代码等。
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最基础功能就是将光信号转变成为有序的电信号。选择合适的工业相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，工业相机不仅是直接决定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。
一、机器视觉系统 工业相机类型：按照输出信号类型的不同分为模拟相机和数字相机两种。而数字相机按照接口标准不同，可以分为1394相机、USB相机、CameraLink相机以及Gige相机四种。其中CameraLink接口相机能够解决大数据量传送问题；Gige接口相机能够解决长距离、快速传输问题；而1394相机和USB接口相机具有简单易用、性价比高等特点； 镜头接口类型：C接口、CS接口、U接口等；
1).分辨率（Resolution）：相机每次采集图像的像素点数(Piels)，对于数字工业相机机一般是直接与光电传感器的像元数对应的，对于模拟相机机则是取决于视频制式，PAL制为768*576，NTSC制为640*480。
机器视觉 就是用机器代替人眼来做测量和判断。机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分 CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
不同的工业相机提供不同的编程接口(SDK)，尽管不同接口不同相机间编程接口各不相同，他们实际的API结构和编程模型很相似，了解了这些再对工业相机编程就很简单了。
而如何实现一个框架，能够兼容所有工业相机二次开发，从而支持多种类型的工业相机，就是机器视觉行业的进阶技能了。
随着经济进入新常态，工业也步入4.0时代。工业4.0时代，又叫大数据时代、智能化时代，简单说就是通过通讯技术、虚拟网络和实体物理网络相结合，实现制造业的智能化转变。这是一个泛概念，也就是说几乎所有的产业都有可能在工业4.0时代升级。
工业相机相比于传统的民用相机而言，具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等优点。目前市面上工业相机大多是基于CCD或CMOS芯片的相机。
相机技术由胶片向图像传感器的进化，极大的推动了摄像的普及。图像的载体由胶卷转变为计算机存储这也为计算器视觉的形成做了很重要的铺垫。
工业相机与我们手机上面的相机或者我们单反相机不同，工业相机它能够使用各种恶劣的工作环境，比如说高温，高压，高尘等。工业相机主要有面阵相机和线阵相机，线阵相机主要用于检测精度要求很高，运动速度很快的场景，而面阵相机应用更为广泛。
机器视觉："用机器替代人眼来做测量和判断"，是计算机学科的一个重要分支，其功能及应用领域随着工业自动化的快速发展而变得广泛且全面。哪怕在日常生活中也有各种各样你想象不到的机器视觉应用。
工业相机是机器视觉系统的重要组成部分之一,在机器视觉系统中有着非常重要的作用。工业相机已经被广泛应用于工业生产线在线检测、智能交通,机器视觉,科研,军事科学,航天航空等众多领域。 工业相机的主要参数包括:分辨率、帧率、像素、像元尺寸、光谱响应特性等。下面我们来对工业相机帧率的相关知识进行讲解:
从DARPA无人车挑战赛(2004)开始，无人驾驶汽车就给人非常复杂难以开发的印象。随意感受一下：
随着自动化的日益剧增，CCD相机、镜头倍率被提上日程，许多小伙伴们开始被客户问到这个问题，大部分无法很好的回答客户的问题，形成CCD相机、镜头倍率如神一般的存在。相信很多小伙伴们都查阅了各大网站和资料，看起来算法很麻烦的样子。可能是基于这个英寸转换问题和对自动化领域相对陌生的原因吧。今天，测量攻城狮挤出一点时间和大家分享一下CCD相机、镜头倍率的算法，让大家都可以说出个一二。
康耐视公司设计、研发、生产和销售各种集成复杂的机器视觉技术的产品，即有“视觉”的产品。康耐视产品包括广泛应用于全世界的工厂、仓库及配送中心的条码读码器、机器视觉传感器和机器视觉系统，能够在产品生产和配送过程中引导、测量、检测、识别产品并确保其质量。
对透明物体成像作为一种独特的技术，广泛应用于生物学、医学、工业机器视觉等领域，其中特殊涂层、样本染色、相位成像、结构光和多光谱成像等，都是透明物体成像技术的一种。然而，发展透明物体成像技术，在许多领域都面临挑战。
尽管摄影自诞生以来，无数人都在探索相机这个工具究竟能发挥那些作用。但一个最基本的作用，就是把我们眼睛看到的通过摄影来记录下来。
相机是机器视觉系统的核心部件，广泛应用于各个领域，如生产监控、测量任务和质量控制等。工业相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用，这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响，如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的种类有很多，下图是常见的一些分类方式。下文将详细介绍几种常用类型的工业相机。
PDF 处理是日常工作中的常见需求，包括 PDF 合并、删除、提取等。更复杂的任务如：将 PDF 转换成 图像。
相机是机器视觉解决方案系统的核心部件，广泛应用于各个领域，尤其是用于生产监控、测量任务和质量控制等。工业数字相机通常比常规的标准数字相机更加坚固耐用。这是因为它们必须能够应对各种复杂多变的外部影响，如应用于高温、高湿、粉尘等恶劣环境。工业相机的分类形式有很多，下文将详细介绍几种常用类型的工业相机。 面阵相机与线阵相机的区别在于前者是以面为单位进行图像采集，可以直接获得完整的二维图像信息，后者的以“线”为单位，虽然也是二维图形，但长度较长，而宽度却只有几个像素。这是因为线阵相机的传感器只有一行感光元素。虽然面阵相机的像元总数较多，但分布到每一行的像素单元却少于线阵相机，因此面阵相机的分辨率和扫描频率一般低于线阵相机。
VisionPro是美国公司康耐视的一款视觉处理软件，是目前市面上众多视觉软件中比较好用的一个。
宝安国展的会场太大了，我重点就看了机器视觉展，这个文章也是挑选了一些我觉得好看的照片做下记录，权当睡前的消遣。
参考博主@机器视觉001的博文 https://blog.csdn.net/liubing8609/article/details/78254703
在上一篇中，我们介绍了什么是3D相机。但是对于初次接触3D相机的同学，可能首先面临的问题是如何处理3D相机得到的数据。3D相机的数据分为两种方式：三维点云数据方式，二维数据方式。其中，三维数据保存的格式有csv,txt，ply，stl等。二维数据通常以二维图像的形式存在，其中保存Z方向的二维图像被称为深度图像。本篇主要介绍一下深度图像的生成与处理。
本方案将搭建一个基于机器视觉的流水线检测手机条码平台，把产品放置于流水线上，高速工业相机对其逐一采集后传送到计算机进行一系列的处理，最终检测出条码是否合格并把不合格的条码分拣出来， 完成自动检测手机条码质量的功能。
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定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。 一. 相机的芯片类型： 一般情况下，工业相机按照芯片类型可以分为CCD相机和CMOS相机，当然也有一些其他的芯片，比如富士公司生产的Super CCD芯片。这里我们只讨论市场主流的CCD相机和CMOS相机的工作原理。数码相机的CCD和CMOS都深藏于相机内部，就算您有机会看到它们的样
工业4.0的兴起，信息化技术的浪潮加速了制造产业的变革步伐，人类视觉已经无法满足现代企业高速发展的需求，因此，高精度、高效率且成本更低的制造需求，促使企业走向智能化和自动化的方向。机器视觉是实现工业自动化强有力的工具，与人类视觉相比，机器视觉的可靠性更高，客观性更强，持续工作时间越长。
1.本文基于机器视觉的可以分为三层：决策层。处理层和执行层。 本文主要 打算解决以下关键技术问题。 1、设置系统硬件环境； 2、C＋＋。源代码编写友好的人机交互接口； 3、针对目标的图像处理算
在三维重建中，标定是很重要的一环，而在所有标定中，单目相机标定是最基础的，对于新手而言，跑通了一个相机标定代码，得到了一堆参数结果，如何判断自己的标定的是对的呢？RMS（重投影误差）小标定就一定准确吗？ 在这篇文章中，笔者将简单聊聊如何在标定之前估算你要标定的相机内参值。以下方法仅针对普通工业相机镜头，鱼眼相机和全景相机不考虑在内。
工业互联网的基础是网络体系，网络互联实现信息互通，但由于种种原因，“信息孤岛”现象在企业内部、企业之间大量存在。标识解析是网络体系中承上启下的部分，是工业互联网“基础中的基础”，可以突破不同领域间的信息壁垒，解决“信息孤岛”问题，如今，标识解析已经实现了多种应用。
感光芯片是相机的核心部件，目前，相机常用的感光芯片有CCD芯片和CMOS芯片两种。所以工业相机可以按照芯片技术可以分为CCD相机和CMOS相机(2015年，某CCD感光芯片制造商决定停止生产即投资CCD。相比CCD，CMOS技术被资本大量投资，取得长足进步，成本可以更低，成像质量类似)。
视觉工业检测大体分为工件尺寸测量与定位，和表面缺陷检测，及各种Logo标识的检测与识别等。
上期我们一起学习了镜头的相关知识，戳下链接： 机器视觉(第3期)----图像采集之镜头原理详述 这期我们一起学习相机和接口的相关知识，工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其最本质的功能就是将光信号转变成有序的电信号。选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节，相机的选择不仅直接决定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。 本期主要内容： 相机的芯片类型 黑白相机成像原理 彩色相机成像原理 相机接口类型 线阵和面阵相机 相机常见参数介绍 一. 相机的芯片类型 一般情况下，
制造业是中国工业化的源头，也是工业生产大国。任何一步的质量都可能影响生产过程的变化。表面缺陷不仅影响产品的美观和舒适性，还会对其性能产生不良影响。因此，制造商对产品的表面缺陷检测非常重视。传统的检修盒面板按钮安装是否正确的质量检查方法是依靠人工肉眼逐一检查是否正确、效率低、误识别率高、耗时耗力。对于一些重要的按钮，尤其是停机和上下键安装错误，很容易导致严重事故，因此迫切需要使用人工智能检测手段，引入机器视觉检测，配合AI智能化算法，有效控制产品质量，从而消除或减少缺陷产品的产生，提高生产效率。
玻璃纤维织物是经编多轴向织物，由一层或多层平行的纱线按照尽可能多的方向交错而成的。织物具有一定的密实度和厚度，颜色一般为白色，生产时的质量缺陷主要为劈缝缺陷，在线生产速度为2m/min，幅宽一般为2.5m左右，检测精度要求为0.5mm。
工业产品的产出必须保质保量，任何一个小部件出现差错都可能造成巨大的损失。目前大多数工厂都是自动化产线，按照标准数据做出来的产品又不能保证100%标准，有部分工厂使用人工检测，但产品数量巨大，人眼的疲劳也会产生各种差错。
典型的机器视觉系统一般由图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示三部分组成。按照视觉系统组成结构主要分为两大类：PC或板卡式机器视觉系统（PC-Based Vision System），以及嵌入式机器视觉系统，亦称“智能相机”（SmartCamera）。
随着数字化改造的日益进行，越来越多的企业对目前的工厂需要进行数据的互联互通，第一代的互联互通主要用过工业总线，如RS485、CAN、RJ45、光缆等方式将设备进行互联互通，对其进行数据打通，第二代方案主要为了解决布线难度高的场合，通过采用全WIFI覆盖，LORA、NB等方案。而随着5G的大力推广，目前新的方案已经出现，其实很早就出现了，只是这里挺少提到，我就把这个口子拉出来吧。以前我也挺反感5G的使用，但目前的问题日益尖锐。比如通讯的可靠性，数据的互联互通，大量数据的运算等等问题日益凸显。
顾名思义：双目定位就是用两部相机来定位。双目定位过程中，两部相机在同一平面上，并且光轴互相平行，就像是人的两只眼睛一样，针对物体上某一个或某些特征点，用两部固定于不同位置的相机摄得物体的像，分别获得该点在两部相机像平面上的坐标。只要知道两部相机精确的相对位置，就可用几何的方法得到该特征点在固定一部相机的坐标系中的坐标，即确定了特征点的位置。
随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。小编为你准备了这篇机器视觉入门学习资料。
全局曝光和卷帘曝光是常见的相机曝光方式。一般来说，CCD相机是全局曝光，而CMOS相机则存在卷帘曝光。那么，这两种方式孰优孰劣呢？或者说，他们两者的差别在哪里呢？那么，先从两者的定义说起。
景深随镜头的焦距、光圈值、拍摄距离而变化。对于固定焦距和拍摄距离，使用光圈越小，景深越大。 主要不要过光了
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