高光谱成像相机有两种类型：线扫描相机和面阵相机。线扫描相机集成了线性1D传感器，并提供了超过40，000线/秒的高帧率优势，因此非常适合流水线上的在线检测应用。当与人工智能(AI)结合用于缺陷识别或模式识别时，线扫描相机是检测系统的重要价值部分，因为其高采集速度实现了基于AI的分类和缺陷识别任务。面阵扫描相机集成了2D传感器，通过生成整个场景的快照图像来提供丰富的空间信息。典型的面阵扫描InGaAs相机具有QVGA或VGA格式。这种相机可以快速捕获许多图像，并提供大的视野，适用于农业中的大面积成像应用。高光谱成像相机还广泛应用于食品检验、安全、塑料分类和药物检测。大多数相机的传感器上都有冷却功能，可以降低噪音和暗电流，提高整体图像质量。板载存储器或用户可访问的FPGA也可以实现高光谱相机的定制。相机的RAW原始格式它们在编辑时具有很大的灵活性。黄浦区安防监控镜头相机

高光谱相机成像结合了相机和光谱仪的特点。用高光谱相机代替相机和光谱仪，可以同时采集光谱信息和空间信息，节省时间和成本。过去的图像传感器和相机在速度、分辨率、灵敏度和软件方面都有一些限制。新技术的进步使得高光谱成像比以往任何时候都更加容易。HamamatsuPhotonics和其他公司已经开发出能够提供高速、高分辨率和高灵敏度的图像传感器和相机。改进的软件和编程工具使得在任何应用中部署高光谱成像变得更加容易。如今，有许多高光谱成像方案可供选择。面阵相机80mm相机有效减少产线上的人员流动和相互接触。

比较基本的相机规格，如帧率、分辨率、接口这些指标比较容易；但是比较相机的成像性能，如量子效率、颞暗噪声和饱和容量这些指标就不那么简单了。首先，我们需要理解这些不同的测量真正意味着什么。什么是量子效率？它是在峰值波长或某个特定波长处测量吗？信噪比和动态范围之间到底有何不同？本白皮书将一一解答这些问题，并介绍如何利用遵循EMVA1288标准的成像性能数据来比较和选择相机。EMVA1288标准定义了测量相机性能的各个方面、如何对它们进行测量、以及如何以一种统一的方法呈现这些测量结果。本白皮书的部分将介绍图像传感器的成像性能。这一部分首先会介绍一些基本概念，这些基本概念对于理解“图像传感器是如何将光转换成数字图像、并决定传感器的性能”而言至关重要。

比较相机的低光性能在本白皮书中，我们将考虑如车牌识别（LPR）或光学字符识别（OCR）等应用，在这类应用中，通常使用黑白成像，相机能够收集的光的数量，可能会受限于较短的曝光时间。确定解决成像问题所需要的分辨率、帧率和视场相对简单；然而要确定是否该相机具有足够的成像性能就较为困难了。这一挑战通常通过反复试验加以解决。我们来看一个例子：一位视觉系统设计者认为，针对上述提到的这类应用，一款运行帧率为30FPS的1/4CCDVGA相机就足以胜任了。初始测试表明，当物体静止时，该相机在10ms的曝光时间下具有足够的灵敏度。显示了一个简单的例子：字符B、8、D和0很容易被视觉算法所混淆。左上方利用1/4CCD相机拍摄的图像，适合于图像处理。新的相机不但提高了产线检测效率。

关于相机的参数就简单多了，下面简要叙述：分辨率相机每次采集图像水平和竖直方向的像素点数，对应于CCD水平和竖直方向排列的感光元的个数，常见的分辨率有：。像元大小单个像素的物理尺寸大小，一般来说，像元尺寸越小，制造难度越大，图像质量也越不容易提高。目前工业数字相机像元尺寸一般为3~4 。靶面尺寸通常厂家会告诉你实际CCD的靶面尺寸，其并不完全等于分辨率  像元大小，常见的相机靶面尺寸查询。像元大小和像元数（分辨率）两者共同决定相机靶面的大小，是此消彼长的关系，所以我们选择相机的时候也并不是分辨率越高越好，而是挑选合适的分辨率。像素深度每个像素的位数，含义如下，比如说一副灰色图像的像素深度为 8 bit，那么意味着它有  级灰度（对于三通道的彩色图像来说，意味着 种颜色）。常见的像素深度有 8、10、12 bit。像素深度过浅，会使图像看起来不自然。而增加像素深度可以增加测量的准确性，但是也会降低系统的速度，并且提高系统集成的难度。相机的镜片怎么选呢？3D结构光相机

ISO指的是相机的图像传感器对光线的敏感程度。黄浦区安防监控镜头相机

工业相机是机器视觉系统中的一个关键组件,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,选择合适的相机也是机器视觉系统设计中的重要环节,那如何选择合适的工业相机呢?选择工业相机镜头时，要注意哪些问题呢?下面我们就一起来了解下吧。需求分析准确地描述机器视觉系统需要完成的功能和工作环境，对于整个机器视觉系统的成功集成是至关重要的。对于需求的描述，实际定义了视觉系统工作的场景，而围绕这个场景设计1个系统来获取合适的图像，并提取有用的信息或控制生产过程就是我们工作的目标。黄浦区安防监控镜头相机

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