XG-035C工业相机维修电话 高速摄像机维修

中国工业相机行业发展现状与趋势分析
伴随着电子信息技术的高速发展以及各类摄像头的广泛应用，**图像视频数据爆炸式增长，人类社会正在进入视觉信息的大数据时代。工业相机可说是工业自动化系统的灵魂之窗，从物件/条码辨识、产品检测、外观尺寸量测到机械手臂/传动设备定位，都是工业相机技术可以发挥的舞台。
随着应用范畴越来越广，为了增加应用弹性或与工业电脑携手组成更复杂的自动化系统，工业相机的规格发展趋势正逐渐朝个人电脑靠拢，部分产品甚至已演化成一台麻雀虽小，五脏俱全的迷你工业电脑。跟人眼相比，工业相机有检测速度快、把关标准不受到人的主观影响等优势，而且工业相机的解析度远**人眼，在检测细微零件或电路时，比人眼更能明察秋毫。
工业相机在生产制造上的应用越来越广泛，工业相机这类产品也出现新的发展方向。由于不同应用对工业相机的性能跟功能配置有很大的差异，因此工业相机大致上可区分成可配置型系统、嵌入型系统与智慧相机型三大类。但不论是哪种工业相机系统，除了少数特殊应用外，其所使用的工业相机都越来越向个人电脑靠拢，甚至智慧相机本质上就是一台内建CPU、记忆体，可以执行各种视觉演算法的工业电脑。

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。其实，CMOS图像传感器的的优势是能够与图像采集和信号处理等功能集成实现片上系统（SoC），随着机器视觉系统从基于PC的板级式视觉系统向能嵌入更多功能、更小型的智能相机系统发展，CMOS图像传感器必将成为后的赢家。

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核心的组件，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，工业相机类型不仅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。
工业相机有多种分类方法，比较常见有：按感光芯片的类型分CCD（电荷耦合器件）和CMOS（互补金属氧化物半导体），根据输出色彩分为黑白和彩色，按像元的排列方式可分为线阵和面阵，按成像维度可为二维（2D）和三维（3D）等。本文将针对这四类分法，研究和讨论工业相机的基本原理及技术发展。

3. 黑白相机与彩色相机
无论是CCD还是CMOS图像传感器，其原理都是将光子转换为电子，其中光子数目与电子数目成比例。对每个像素，统计其电子数目就形成反映光线强弱的灰度图像，也就是说CCD和CMOS图像传感器是“色盲”，不具备辨色的能力，只能形成黑白图像，如图3（左）。
一文了解“工业相机”
左：黑白模式；中：三棱镜模式；右：拜尔滤波片模式
图3 不同色彩模式的工业相机
为了获得彩像，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，如图3（中）。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。如图3（右），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。由于人眼对绿色为敏感，所以绿色是红、蓝的两倍。由于每个滤光点只能通过红、绿、蓝之中的一种颜色，但是在输出时，所有像素都应该有这三种颜色的信息，被滤除的两种颜色分量值在后期的算法处理中通过插值法来补回。
Bayer滤光片的方法显著优点在于它能节省成本，当前绝大多数彩色相机都采用此项技术。不过，黑白相机采集的是所有波长的光子，而Bayer彩色相机仅接受RGB三个波段的光子，并且会做一个去马赛克的邻域平均操作，因此无论是光通量还是细节表现均弱于灰度相机，如图4，对比了彩色相机与黑白相机在相同环境下的成像。所以，如果不需要颜色作为检验需求时，工业相机一般选择黑白相机，因为在拥有相同的分辨率前提下，黑白相机精度更高。

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