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| 机器视觉系统中相机的分类 | |
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工业相机作为机器视觉系统中的核心部件，对于机器视觉系统的重要性是不言而喻的。按照分类的不同，相机又分为很多种。下面我们来总结一下。
1按芯片技术分类：CCD相机 vs CMOS相机
芯片主要差异在于将光转换为电信号的方式。对于CCD传感器，光照射到像元上，像元产生电荷，电荷通过少量的输出电极传输并转化为电流、缓冲、信号输出。对于CMOS传感器，每个像元自己完成电荷到电压的转换，同时产生数字信号。
2按靶面类型分类：面阵相机 vs 线阵相机
相机不仅可以根据传感器技术进行区分，还可以根据传感器架构进行区分。有两种主要的传感器架构：面扫描和线扫描。面扫描相机通常用于输出直接在监视器上显示的场合。线扫描相机用于连续运动物体成像或需要连续的高分辨率成像的场合。线扫描相机的一个自然的应用是静止画面（Web Inspection）中要对连续产品进行成像，比如纺织、纸张、玻璃、钢板等。同时，线扫描相机同样适用于电子行业的非静止画面检测。像德国Kappa相机根据它CCD的规格也会有线阵、面阵之分。
3 按输出模式分类：模拟相机 vs 数字相机
根据相机数据输出模式的不同分为模拟相机和数字相机，模拟相机输出模拟信号，数字相机输出数字信号。模拟相机和数字相机还可以进一步细分，比如德国Kappa相机按数据接口又包括：USB 2.0接口、EE 1394 a / Fire Wire、Camera Link 接口、千兆以太网接口。模拟相机分为逐行扫描和隔行扫描两种，隔行扫描相机又包含EIA、NTSC、CCIR、PAL等标准制式。有关接口技术的详细介绍请参考采集卡及采集技术部分。
4 彩色相机 vs 黑白相机
黑白相机直接将光强信号转换成图像灰度值，生成的是灰度图像；彩色相机能获得景物中红、绿、蓝三个分量的光信号，输出彩色图像。彩色相机能够提供比黑白相机更多的图像信息。彩色相机的实现方法主要有两种，棱镜分光法和Bayer滤波法。棱镜分光彩色相机，利用光学透镜将入射光线的R、G、B分量分离，在三片传感器上分别将三种颜色的光信号转换成电信号（如下图所示），最后对输出的数字信号进行合成，得到彩色图像。比如，德国Kappa相机传感器的不同也会分为单色或者是彩色相机。这得根据所做的项目进行选择。 （图片） | |
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