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。

一、什么是工业相机
工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件，其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。
二、工业相机在机器视觉系统中的地位和作用
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功能：光信号转变成有序的电信号
三、工业相机的主要参数：
1. 分辨率(Resolution):
分辨率指的是每次采集图像的像素点数(Pixels)，通常用长*宽表示。我们常说多少万像素相机就是由分辨率计算得来的。比如分辨率 1280pixel*1024pixel，1280*1024=1310720，就是130万像素的相机。分辨率在一定意义上决定了机器视觉系统能够达到的精度。
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2. 像素深度(Pixel Depth):即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字相机机一般还会有10Bit、12Bit、14Bit等。
3. 帧率(Frame Rate)/行频(Line Rate):相机采集传输图像的速率，对于面阵相机一般为每秒采集的帧数(Frames/Sec.)，对于线阵相机为每秒采集的行数(Lines/Sec.)。
4. 曝光方式(Exposure)和快门速度(Shutter):
对于线阵相机都是逐行曝光的方式，可以选择固定行频和外触发同步的采集方式，曝光时间可以与行周期一致，也可以设定一个固定的时间;面阵相机有帧曝光、场曝光和滚动行曝光等几种常见方式，数字相机一般都提供外触发采图的功能。快门速度一般可到10微秒，高速相机还可以更快。
5. 像元尺寸(Pixel Size):像元大小和像元数(分辨率)共同决定了相机靶面的大小。数字相机像元尺寸为3μm~10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大，图像质量也越不容易提高
6. 光谱响应特性(Spectral Range):是指该像元传感器对不同光波的敏感特性，一般响应范围是350nm-1000nm，一些相机在靶面前加了一个滤镜，滤除红外光线，如果系统需要对红外感光时可去掉该滤镜。
7.接口类型:有Camera Link接口，以太网接口，1394接口、USB接口输出，目前的接口有CoaXPress接口。
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工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机(摄像机)而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，市面上工业相机大多是基于CCD(Charge Coupled Device)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor)芯片的相机。
CCD是目前机器视觉为常用的图像传感器。它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路 (VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。CMOS图像传感器以其良好的集成性、低功耗、高速传输和宽动态范围等特点在高分辨率和高速场合得到了广泛的应用。
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四、相机分类
任何东西分类一定有它自己的分类标准，工业相机也不例外。
按照芯片类型可以分为CCD相机、CMOS相机;
按照传感器的结构特性可以分为线阵相机、面阵相机;
按照扫描方式可以分为隔行扫描相机、逐行扫描相机;
按照分辨率大小可以分为普通分辨率相机、高分辨率相机;
按照输出信号方式可以分为模拟相机、数字相机;
按照输出色彩可以分为单色(黑白)相机、彩色相机;
按照输出信号速度可以分为普通速度相机、高速相机;
按照响应频率范围可以分为可见光(普通)相机、红外相机、紫外相机等。区别
1、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，连续工作时间长，可在较差的环境下使用，一般的数码相机是做不到这些的。例如:让民用数码相机工作24小时或连续工作几天肯定会受不了的。
2、工业相机的快门时间非常短，可以抓拍高速运动的物体。
例如，把名片贴在电风扇扇叶上，以速度旋转，设置合适的快门时间，用工业相机抓拍一张图像，仍能够清晰辨别名片上的字体。用普通的相机来抓拍，是不可能达到同样效果的。
3、工业相机的图像传感器是逐行扫描的，而普通的相机的图像传感器是隔行扫描的， 逐行扫描的图像传感器生产工艺比较复杂，成品率低，出货量少，世界上只有少数公司能够提供这类产品，例如Dalsa、Sony，而且价格昂贵。
4、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。
5、工业相机输出的是裸数据(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。而普通相机拍摄的图片，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，不利于分析处理。
6、工业相机(Industrial Camera)相对普通相机(DSC)来说价格较贵。
五、企业应用如何选择
工业相机一般安装在机器流水线上代替人眼来做测量和判断，通过数字图像摄取目标转换成图像信号，传送给的图像处理系统，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。
1、通常您首先需要知道系统精度要求和相机分辨率，可以通过公式:
X方向系统精度(X方向像素值)=视野范围(X方向)/CCD芯片像素数量( X方向)
Y方向系统精度(Y方向像素值)=视野范围(Y方向)/CCD 芯片像素数量( Y方向)
2、当然理论像素值的得出，要由系统精度及亚像素方法综合考虑;接着您要知道系统速度要求与相机成像速度:
系统单次运行速度=系统成像(包括传输)速度+系统检测速度
虽然系统成像(包括传输)速度可以根据相机异步触发功能、快门速度等进行理论计算，的方法还是通过软件进行实际测试。
3、再接着您要将相机与图像采集卡一并考虑，因为这涉及到两者的匹配:
视频信号的匹配:对于黑白模拟信号相机来说有两种格式，CCIR和RS170(EIA)，通常采集卡都同时支持这两种相机;
分辨率的匹配:每款板卡都只支持某一分辨率范围内的相机;
特殊功能的匹配:如要是用相机的特殊功能，先确定所用板卡是否支持此功能，比如，要多部相机同时拍照，这个采集卡就必须支持多通道，如果相机是逐行扫描的，那么采集卡就必须支持逐行扫描。
接口的匹配:确定相机与板卡的接口是否相匹配。如CameraLink、GIGE、CoxPress、USB3.0等。
4、在满足您对检测的必要需求后，后才应该是价格的比较。
举例说明:如我们的检测任务是尺寸测量，产品大小是18mm*10mm，精度要求是0.01mm，流水线作业，检测速度是10件/秒，现场环境是普通工业环境，不考虑干扰问题。
首先我们知道是流水线作业，速度比较快，因此选用逐行扫描相机;视野大小我们可以设定为20mm*12mm(考虑每次机械定位的误差，将视野比物体适当放大)，假如我们能够取到很好的图像(比如可以打背光)，而且我们软件的测量精度可以考虑1/2亚像素精度，那么我们需要的相机分辨率就是20/0.01/2=1000pixcel(像素)，另一方向是12/0.01/2=600pixcel，也就是说我们相机的分辨率至少需要1000*600pixcel，帧率在10帧/秒，因此选择1024*768像素(软件性能和机械精度不能精确的情况下也可以考虑1280*1024pixcel)，帧率在10帧/秒以上的即可。

5. 从平面（2D）走向立体（3D）
无论线阵相机还是面阵相机都只能实现2D成像，缺乏深度的信息，随着检测精度和应用场景复杂度的增加，2D相机越来越难堪重任，可以测量距离和进行三维建模的3D相机应运而生。随着3D视觉技术不断突破，3D相机在精度、速度和灵活度方面远超2D相机，在许多传统视觉“痛点性应用场景”中大显身手。
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图8 2D检测和3D检测的差异比较：2D检测根据灰度信息进行外观尺寸的检测和识别，而3D检测则利用包含高度信息在内的（XYZ坐标）条件进行检测辨别
根据测量原理不同，主流的3D相机一般有三种方案：飞行时间法、结构光法、双目立体视觉法，简单介绍如下：
（1）飞行时间是从Time of Flight直译过来的，简称ToF。其测距原理是通过连续发射经过调制的特定频率的光脉冲（一般为不可见光）到被观测物体上，然后接收从物体反射回去的光脉冲，通过探测光脉冲的飞行（往返）时间来计算被测物体离相机的距离，见图9。
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图9 飞行时间测距原理
（2）结构光法就是使用提前设计好的具有特殊结构的图案（比如离散光斑、条纹光、编码结构光等），将图案投影到三维空间物体表面上，使用另外一个相机观察在三维物理表面成像的畸变情况。如果结构光图案投影在该物体表面是一个平面，那么观察到的成像中结构光的图案就和投影的图案类似，没有变形，只是根据距离远近产生一定的尺度变化。但是，如果物体表面不是平面，那么观察到的结构光图案就会因为物体表面不同的几何形状而产生不同的扭曲变形，而且根据距离的不同而不同，根据已知的结构光图案及观察到的变形，就能根据算法计算被测物的三维形状及深度信息，见图10。
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图10 结构光测距原理
（3）双目立体视觉法仿人眼成像原理，通过计算空间中同一个物体在两个相机成像的视差得到物体离相机的距离，其算法也是根据三角关系计算，见图11。
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图11 双目视觉测距原理
这三种3D视觉方案在检测距离上、精度、检测速度各有优缺点，适用于不同的应用场景，目前处于三国鼎立之势，如表2。结构光方案优势在于技术成熟，深度图像分辨率可以做得比较高，但容易受光照影响，室外环境不适宜使用；ToF方案抗干扰性能好，视角更宽，不足是深度图像分辨率较低，主要用于简单避障和视觉导航，不适合高精度场合。双目方案，成本相对前两种方案，但是深度信息依赖纯软件算法得出，此算法复杂度高，难度很大，处理芯片需要很高的计算性能，同时它也继承了普通RGB摄像头的缺点：在昏暗环境下以及特征不明显的情况下并不适用。当然这三种方案在发展过程中也有一些互相融合趋势，如主动双目+结构光，取长补短，使3D相机能适应更多的场景。也有一些场合可同时使用，如智能手机前置基本确认会采用结构光来做人脸识别，但是后置用来做增强现实（AR）应用，结构光和ToF方案都有应用机会。
表2 3D视觉方案优缺点比较
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纵观机器视觉的发展，主要经历了从黑白到彩色、从低分辨率到高分辨率、从静态到动态、从2D走向3D演变过程，工业相机作为核心硬件，其技术的迭代变化也是遵循相应的发展。随着工业自动化以及机器视觉应用领域多元化发展，工业相机市场也随着机器市场的火热而水涨船高。虽然目前高分辨率、高速等高端工业相机技术还主要掌握在国外大厂手中，包括基恩士、康耐视、Basler、AVT、Teledyne DALSA等，不过随着国内相机厂商技术的不断积累和突破，国产工业相机品牌也开始从低端市场开始逐步取代进口，如大恒图像、华睿科技等。我们相信随着全球制造中心从欧美向亚洲转移，中国从制造大国向制造强国的升级和转型过程，在市场和政策利好的背景下，这对中国的工业相机厂商而言，正是突破和迎头赶超的好时机。

1. 工业相机与普通数码相机的差异
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图1 工业相机与普通数码相机
机器视觉的主要目的是代替人眼来做测量和判断，所以工业相机通常被安装在工厂快速运转的流水线上，在一些不适于人工作业的危险环境或者人眼视觉难以满足要求的场合。虽然在成像原理方面，工业相机与普通数码相机相差无几，但为满足工业检测特殊需要，工业相机具有较高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等特点，在拍摄速度、精度和可重复性等方面，都远胜于普通数码相机，而且价格也高很多，堪称相机中的“高富帅”。
表1 工业相机和普通数码相机的比较

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