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圖像采集卡和圖像處理單元共同構成了機器視覺系統的計算，堪稱“大腦”。對于基于PC的系統，圖像采集卡安裝在計算機插槽中，它負責接收相機傳來的原始圖像信號（模擬或數字），進行模數轉換、格式轉換，并控制采集時序，將數字圖像存入計算機內存。隨著USB 3.0、GigE、Camera Link等高速數字接口標準的普及，很多現代相機已無需的采集卡。圖像處理單元則由強大的CPU、GPU以及的圖像處理軟件構成。軟件算法在此扮演靈魂角色，包括圖像預處理（濾波、二值化）、分割、特征提取、模式識別（如模板匹配、OCR、Blob分析）等。這些算法對圖像數據進行深入分析，從中提煉出有價值的信息，為***的判斷決策提供依...

在汽車制造業，機器視覺貫穿從零部件生產到整車裝配的全過程。在零部件層面，它用于檢測發動機零件、齒輪、活塞的尺寸精度和表面缺陷（劃痕、毛刺）。在裝配線上，視覺系統引導機器人進行車窗涂膠、擋風玻璃安裝、輪胎擰緊等作業，通過視覺定位補償零部件和夾具的定位誤差，實現柔性裝配。同時，它對總裝完成后的車輛進行標識識別（如VIN碼）、間隙面差測量，確保整車質量符合標準。機器視覺的應用極大地提升了汽車生產的自動化水平、質量控制能力和產品一致性。機器視覺檢測系統通過“圖像采集、處理、分析、控制”的自動化閉環，將視覺判斷能力進行量化、加速和升華。紹興機器視覺自動化設備2011年，中國機器視覺市場進入后增長調整期，...

工業相機是系統的“視網膜”，負責將光學圖像精確轉換為電子信號。其分類方式多樣：按傳感器技術可分為CCD（電荷耦合器件）和CMOS（互補金屬氧化物半導體），CMOS技術近年來在速度、集成度和成本上優勢明顯，已成為主流；按色彩輸出可分為彩色相機和黑白相機，黑白相機通常具有更高的分辨率和靈敏度；按掃描方式可分為面陣相機（一次獲取一幅二維圖像）和線陣相機（一次獲取一維線圖像，通過與被測物相對運動構建二維圖像），線陣相機特別適用于連續運動的產品表面檢測，如紙張、布匹、金屬板材。相機的分辨率（像素數量）決定其捕捉細節的能力，而幀率（每秒采集圖像數）則決定了它能否清晰捕捉高速運動的目標。機器視覺食品與飲料：...

機器人視覺是機器視覺的另一個重要應用方向，旨在為工業機器人裝上“眼睛”，使其能夠“看見”并理解周圍環境，從而實現更智能、更靈活的操作。在典型的料盤揀取（BinPicking）應用中，雜亂堆放的工件通過3D視覺系統進行掃描，系統精確計算出每個工件的位置和姿態，引導機器人手臂準確地抓取并按要求擺放。在裝配作業中，視覺系統可以補償機器人定位和零件來料的位置誤差，實現高精度的裝配。在焊接、噴涂、碼垛等場景中，視覺引導能適應工件的變化，提升作業的柔性與智能化水平。突破了傳統示教編程機器人的局限性，使自動化生產線能適應小批量、多品種的現代、生產模式。12.在電子制造與半導體行業的深度應用機器視覺在芯片制造...

圖像處理單元是機器視覺系統的“智慧大腦”，是運行在計算機或嵌入式處理器上的算法軟件。處理過程通常分為多個步驟：圖像預處理旨在改善圖像質量，包括濾波去噪、對比度增強、幾何校正等；圖像分割則將感興趣的目標區域從背景中分離出來，例如通過閾值化處理；特征提取是從分割后的區域中量化出關鍵信息，如面積、周長、中心位置、顏色直方圖等；是模式識別與分類，通過模板匹配、幾何匹配、統計分類或更先進的深度學習算法，對提取的特征進行分析，判定物體的類型、狀態或缺陷。算法的優劣直接決定了系統的識別率、魯棒性和適應性。機器視覺汽車零部件：檢測發動機零件尺寸、表面劃痕，引導機器人裝配。連云港缺陷檢測機器視覺技術工業界對生產...

在機器視覺系統中，照明是影響圖像質量的基礎、關鍵的因素，常被稱為“光影藝術”。照明并非簡單地提供亮度，其首要任務是產生高對比度，使需要被觀察的特征與其周圍背景產生的灰度或顏色、區別，從而便于圖像處理算法進行準確分割和識別。照明的選擇需考慮亮度、均勻性、穩定性及方向性。亮度不足會導致圖像信噪比降低，迫使增大光圈從而減小景深；穩定性差則會使測量結果飄忽不定。根據照射方式不同，可分為前向照明（光源與相機同側，便于安裝）、背向照明（物體在光源與相機之間，可獲得高對比度的輪廓圖像）、結構光照明（投射特定光柵圖案以獲取三維信息）和同軸照明等。針對不同的物體表面特性（如反光、凹凸、透明），需要選擇不同類型的...

鏡頭在機器視覺系統中如同人眼的晶狀體，其質量直接決定了成像的清晰度、畸變程度和視野范圍。鏡頭的參數包括焦距、光圈、景深和接口類型等。焦距決定了成像的放大倍數和視野大小；光圈控制進光量和景深（清晰成像的物距范圍）；景深則關系到在一定物距變化范圍內圖像是否依然清晰。在選擇鏡頭時，需要根據具體應用進行計算，關鍵公式涉及視野（FOV）、相機傳感器尺寸、工作距離（WD）和分辨率。例如，遠心鏡頭能夠消除近大遠小的誤差，特別適用于高精度的尺寸測量；顯微鏡頭則用于觀察微小目標。一個錯誤的鏡頭選型會導致整個系統無法達到預期的檢測精度，因此，必須結合被檢測物體的尺寸、測量精度要求以及安裝空間等因素進行綜合考量。機...

相機按不同標準可分為彩色與黑白、普通分辨率與高分辨率、不同光敏面尺寸、線陣與面陣、內同步與外同步等類型。圖像采集卡決定了相機的接口類型，負責將圖像迅速傳輸至計算機處理。視覺處理器曾用于加速視覺任務，但隨著計算機性能提升，已逐漸退出市場。在機器視覺系統設計中，光源選型至關重要，需重點考慮對比度、亮度、魯棒性等因素，確保圖像特征明顯，減少位置敏感度，提高系統穩定性。機器視覺在布匹檢測等領域的應用體現了其實際價值。傳統布匹質量檢測依賴人工，成本高、效率低且易出錯。通過機器視覺系統，可對快速運動的布匹進行實時、準確的顏色檢測、雜質識別和面積計算。系統采用彩色CCD相機獲取RGB圖像，轉換為CIELAB...

智能判斷決策模塊是機器視覺系統產生價值的**終環節。它接收來自圖像處理單元的特征數據（如零件的直徑、瑕疵的面積、字符的內容、目標的位置坐標等），并將其與預先設定的標準或公差范圍進行比對。例如，如果測量出的零件尺寸在允許的公差帶內，則判定為“合格”，否則為“不合格”。決策模塊隨后會生成一個控制指令（通常是數字I/O信號），通過通訊接口（如以太網、串口）傳遞給下位的控制系統，如可編程邏輯控制器（PLC）或機械手臂的控制器。控制系統根據指令驅動執行機構（如電磁閥、電機、機器人）完成相應的動作，如將不合格品剔除、將零件裝配到指定位置、或記錄不良品信息。這個“感知-分析-決策-執行”的閉環實現了完全的自...

盡管技術日益成熟，但成功實施一個機器視覺項目仍面臨諸多挑戰。系統集成是關鍵環節，需要綜合考量光學、機械、電氣和控制等多方面因素。光源和鏡頭的選型需要深厚的經驗；現場環境（如振動、溫度變化、電磁干擾）可能影響系統穩定性；被測物體的來料一致性、表面反光特性等都會對成像效果產生巨大影響。此外，對集成商和終端用戶的技術能力也有一定要求。因此，一個成功的機器視覺應用不僅是先進硬件的堆砌，更是對工藝理解、方案設計和工程實施能力的綜合考驗。機器視覺系統的工作原理是一個從物理世界到數字信息再到控制指令的完整鏈條。宣城CCD機器視覺系統工業機器視覺是一門綜合利用光學、機械、電子、計算機軟硬件技術，特別是圖像處理...

機器視覺系統的工作原理是一個從物理世界到數字信息再到控制指令的完整鏈條。整個過程始于照明系統，合適的光源將目標物體需要被檢測的特征清晰地凸顯出來。隨后，相機鏡頭將對焦后的光學圖像投射到圖像傳感器（CCD或CMOS）上，傳感器將光信號轉換為模擬電信號。圖像采集卡（對于非嵌入式系統）則負責將模擬信號進行數字化，即轉換為由像素點陣構成的、計算機可以處理的數字圖像。這幅數字圖像被送入圖像處理單元，通過運行特定的算法軟件，對圖像進行預處理（如降噪、增強對比度）、特征提取（如邊緣、角點、顏色、紋理）和分析計算（如尺寸、位置、數量統計）。智能判斷決策模塊將分析結果與預設的允許度和其他條件進行比對，輸出“合格...

機器視覺檢測系統的工作原理是通過CCD相機將檢測目標轉換為圖像信號，傳輸至圖像處理系統，系統對像素分布、亮度、顏色等信息進行數字化處理，通過各種運算抽取目標特征，如面積、數量、位置、長度等，并根據預設條件輸出結果，實現自動識別。典型機器視覺系統結構包括照明、鏡頭、相機、圖像采集卡和視覺處理器等部分。照明是影響系統輸入質量的關鍵因素，需根據具體應用選擇合適的光源和照射方式，如背向照明、前向照明、結構光照明和頻閃光照明等。鏡頭選擇需考慮焦距、目標高度、影像高度、放大倍數、工作距離、中心點及畸變等因素，通過公式計算所需焦距機器通過分析物體的顏色信息，分揀不同顏色的物品、檢驗產品顏色是否符合標準，或在...

中國機器視覺產業的發展與我國成為“世界制造業中心”的進程緊密相連。早期，市場主要由國際品牌主導，國內企業多以代理為主。經過長期的技術積累和市場培育，中國機器視覺市場在2010年左右迎來爆發式增長，當年市場規模達到8.3億元，同比增長高達48.2%。此后，市場進入高速但漸趨穩健的增長通道，應用范圍從的電子制造迅速擴展到汽車、制藥、包裝、物流等眾多行業。目前，中國已成為全球機器視覺市場發展活躍的地區之一，本土品牌在技術研發、產品創新和市場服務上不斷取得突破，市場份額持續擴大，呈現出與國際品牌同臺競技的態勢。工業機器視覺系統的工作遵循一個嚴謹的“感知-分析-決策-執行”閉環流程。江門缺陷檢測機器視覺...

智能判斷決策模塊是機器視覺系統產生價值的**終環節。它接收來自圖像處理單元的特征數據（如零件的直徑、瑕疵的面積、字符的內容、目標的位置坐標等），并將其與預先設定的標準或公差范圍進行比對。例如，如果測量出的零件尺寸在允許的公差帶內，則判定為“合格”，否則為“不合格”。決策模塊隨后會生成一個控制指令（通常是數字I/O信號），通過通訊接口（如以太網、串口）傳遞給下位的控制系統，如可編程邏輯控制器（PLC）或機械手臂的控制器。控制系統根據指令驅動執行機構（如電磁閥、電機、機器人）完成相應的動作，如將不合格品剔除、將零件裝配到指定位置、或記錄不良品信息。這個“感知-分析-決策-執行”的閉環實現了完全的自...

在精確定位的基礎上，“測量”功能展現了機器視覺在計量領域的強大能力。它能夠非接觸地、高速地測量物體的各種幾何尺寸，如長度、直徑、角度、圓度、位置度等，精度可達微米級別。與傳統卡尺、投影儀等接觸式測量工具相比，視覺測量不僅速度快上千倍，而且避免了接觸可能帶來的劃傷或變形。其原理通常是通過相機標定，建立圖像像素尺寸與實際物理尺寸的對應關系，然后通過分析目標的邊緣輪廓，計算出所需的幾何參數。這一技術廣泛應用于精密零部件尺寸檢測、電子元件引腳間距測量、產品裝配間隙檢查等，是保證產品符合設計公差的重要手段。機器視覺汽車零部件：檢測發動機零件尺寸、表面劃痕，引導機器人裝配。南京機器視覺自動化設備圖像采集卡...

機器視覺是一項綜合技術，涵蓋了圖像處理、機械工程技術、控制技術、電光源照明、光學成像、傳感器技術、模擬與數字視頻技術以及計算機軟硬件技術（如圖像增強和分析算法、圖像卡、I/O卡等）。一個典型的機器視覺應用系統主要包括圖像捕捉、光源系統、圖像數字化模塊、數字圖像處理模塊、智能判斷決策模塊和機械控制執行模塊。機器視覺系統根本的特點是能夠提升生產的靈活性與自動化水平。在一些不適合人工作業的危險環境，或是人工視覺難以滿足高精度、高速度要求的場合，機器視覺常被用來替代人工視覺。同時，在大批量的重復性工業生產過程中，利用機器視覺進行檢測可以極大提高生產效率和自動化程度。圖像采集是機器視覺檢測的基石，其質量...

工業機器視覺正在超越單一的檢測工具角色，與工業物聯網（IIoT）和數字孿生技術深度融合。視覺系統作為車間層的“數據采集眼”，將捕獲的海量圖像和質量數據實時上傳至云端或工廠數據中心。這些數據與其他生產數據（如設備參數、溫度、壓力）進行關聯分析，可以用于實現預測性維護（通過分析產品缺陷趨勢預測設備故障）、工藝參數優化、以及構建整個生產過程的數字孿生模型。這使得視覺數據從單一的“判定”價值，升華為驅動整個生產系統持續優化的寶貴資產。機器視覺檢測的首要優勢在于其超越人眼極限的精度和不受外界影響的可靠性。惠州機器視覺技術圖像處理單元是機器視覺系統的“智慧大腦”，是運行在計算機或嵌入式處理器上的算法軟件。...

在機器視覺系統中，照明是影響圖像質量的基礎、關鍵的因素，常被稱為“光影藝術”。照明并非簡單地提供亮度，其首要任務是產生高對比度，使需要被觀察的特征與其周圍背景產生的灰度或顏色、區別，從而便于圖像處理算法進行準確分割和識別。照明的選擇需考慮亮度、均勻性、穩定性及方向性。亮度不足會導致圖像信噪比降低，迫使增大光圈從而減小景深；穩定性差則會使測量結果飄忽不定。根據照射方式不同，可分為前向照明（光源與相機同側，便于安裝）、背向照明（物體在光源與相機之間，可獲得高對比度的輪廓圖像）、結構光照明（投射特定光柵圖案以獲取三維信息）和同軸照明等。針對不同的物體表面特性（如反光、凹凸、透明），需要選擇不同類型的...

智能判斷決策模塊是機器視覺系統產生價值的**終環節。它接收來自圖像處理單元的特征數據（如零件的直徑、瑕疵的面積、字符的內容、目標的位置坐標等），并將其與預先設定的標準或公差范圍進行比對。例如，如果測量出的零件尺寸在允許的公差帶內，則判定為“合格”，否則為“不合格”。決策模塊隨后會生成一個控制指令（通常是數字I/O信號），通過通訊接口（如以太網、串口）傳遞給下位的控制系統，如可編程邏輯控制器（PLC）或機械手臂的控制器。控制系統根據指令驅動執行機構（如電磁閥、電機、機器人）完成相應的動作，如將不合格品剔除、將零件裝配到指定位置、或記錄不良品信息。這個“感知-分析-決策-執行”的閉環實現了完全的自...

在食品和藥品行業，機器視覺直接關乎消費者健康與安全合規。它用于檢測藥品包裝上的文字、批號、有效期是否印刷清晰正確，防止錯裝漏裝；檢測藥片是否有缺損、裂紋、污漬，以及泡罩包裝是否完整。在食品行業，視覺系統對產品進行分揀，根據顏色、大小、形狀區分等級；檢測食品中是否含有異物（如金屬碎片、玻璃、昆蟲）；檢查包裝袋的密封性、灌裝液位是否達標、標簽粘貼是否準確。機器視覺的應用不僅大幅提高了檢測效率，更實現了100%的全檢，確保了產品的安全性與合規性，同時建立了完整的質量追溯數據鏈。機器視覺通過激光掃描，獲取物體的三維點云數據。用于引導拆垛、無序抓取、三維尺寸測量等復雜應用。昆山外觀機器視覺自動化設備機器...

展望未來，工業機器視覺將朝著更加“泛在化”和“智能化”的方向發展。泛在化意味著視覺傳感能力將如同現在的PLC一樣，成為各類工業設備和生產線的標準配置，無處不在。智能化則體現在系統將具備更強的自適應和學習能力，能夠通過少量樣本快速適應新產品或新缺陷，甚至具備一定的因果推理能力，不僅能發現“是什么”，還能初步分析“為什么”。機器視覺將從一個需要大量調試的**工具，演變為一個易于部署、自我優化的通用化智能感知平臺。機器視覺通過激光掃描，獲取物體的三維點云數據。用于引導拆垛、無序抓取、三維尺寸測量等復雜應用。江門CCD機器視覺生產廠家電子制造行業是工業機器視覺應用早、要求高的領域之一。在印刷電路板（P...

在機器視覺系統中，照明是影響圖像質量的基礎、關鍵的因素，常被稱為“光影藝術”。照明并非簡單地提供亮度，其首要任務是產生高對比度，使需要被觀察的特征與其周圍背景產生的灰度或顏色、區別，從而便于圖像處理算法進行準確分割和識別。照明的選擇需考慮亮度、均勻性、穩定性及方向性。亮度不足會導致圖像信噪比降低，迫使增大光圈從而減小景深；穩定性差則會使測量結果飄忽不定。根據照射方式不同，可分為前向照明（光源與相機同側，便于安裝）、背向照明（物體在光源與相機之間，可獲得高對比度的輪廓圖像）、結構光照明（投射特定光柵圖案以獲取三維信息）和同軸照明等。針對不同的物體表面特性（如反光、凹凸、透明），需要選擇不同類型的...

相機按不同標準可分為彩色與黑白、普通分辨率與高分辨率、不同光敏面尺寸、線陣與面陣、內同步與外同步等類型。圖像采集卡決定了相機的接口類型，負責將圖像迅速傳輸至計算機處理。視覺處理器曾用于加速視覺任務，但隨著計算機性能提升，已逐漸退出市場。在機器視覺系統設計中，光源選型至關重要，需重點考慮對比度、亮度、魯棒性等因素，確保圖像特征明顯，減少位置敏感度，提高系統穩定性。機器視覺在布匹檢測等領域的應用體現了其實際價值。傳統布匹質量檢測依賴人工，成本高、效率低且易出錯。通過機器視覺系統，可對快速運動的布匹進行實時、準確的顏色檢測、雜質識別和面積計算。系統采用彩色CCD相機獲取RGB圖像，轉換為CIELAB...

電子制造行業是工業機器視覺應用早、要求高的領域之一。在印刷電路板（PCB）生產中，視覺系統用于檢測線路的短路、斷路、蝕刻缺陷，以及焊盤和導通孔的位置精度。在表面貼裝技術（SMT）過程中，高精度的視覺系統對微小的電子元件（如芯片、電阻、電容）進行快速對位，引導貼裝頭進行準確貼放，速度可達每小時數萬次。此外，視覺系統還用于檢測焊膏印刷質量、元件是否存在、極性是否正確以及焊點質量。這些工序的精度常達微米級，速度極快，人眼根本無法勝任，機器視覺是保障電子產品質量和生產效率的生命線。機器視覺印刷行業：檢測包裝材料的色彩偏差、印刷錯漏、字符模糊。合肥機器視覺源頭廠家特征分析與識別是機器視覺系統的“大腦”，...

相機按不同標準可分為彩色與黑白、普通分辨率與高分辨率、不同光敏面尺寸、線陣與面陣、內同步與外同步等類型。圖像采集卡決定了相機的接口類型，負責將圖像迅速傳輸至計算機處理。視覺處理器曾用于加速視覺任務，但隨著計算機性能提升，已逐漸退出市場。在機器視覺系統設計中，光源選型至關重要，需重點考慮對比度、亮度、魯棒性等因素，確保圖像特征明顯，減少位置敏感度，提高系統穩定性。機器視覺在布匹檢測等領域的應用體現了其實際價值。傳統布匹質量檢測依賴人工，成本高、效率低且易出錯。通過機器視覺系統，可對快速運動的布匹進行實時、準確的顏色檢測、雜質識別和面積計算。系統采用彩色CCD相機獲取RGB圖像，轉換為CIELAB...

機器視覺檢測系統的工作原理是通過CCD相機將檢測目標轉換為圖像信號，傳輸至圖像處理系統，系統對像素分布、亮度、顏色等信息進行數字化處理，通過各種運算抽取目標特征，如面積、數量、位置、長度等，并根據預設條件輸出結果，實現自動識別。典型機器視覺系統結構包括照明、鏡頭、相機、圖像采集卡和視覺處理器等部分。照明是影響系統輸入質量的關鍵因素，需根據具體應用選擇合適的光源和照射方式，如背向照明、前向照明、結構光照明和頻閃光照明等。鏡頭選擇需考慮焦距、目標高度、影像高度、放大倍數、工作距離、中心點及畸變等因素，通過公式計算所需焦距鏡頭是機器視覺系統的“晶狀體”，其性能直接決定了成像的清晰度、視野范圍、畸變程...

圖像采集是機器視覺檢測的基石，其質量直接決定了整個系統的成敗。此過程始于精心的光源設計。光源并非簡單照亮物體，任務是創造比較佳的信噪比和對比度，將需要檢測的特征（如微細劃痕、微小尺寸差異、印刷字符）清晰地凸顯出來，同時比較大限度地抑制背景干擾和無關反射。根據被測物體的表面特性（如反光、透光、凹凸不平），需要選擇不同的照明方式，如背光照明可產生輪廓鮮明的剪影效果，同軸光能有效消除鏡面反光，穹頂光則適用于復雜曲面物體的均勻照明。在理想的光照條件下，工業相機通過精密的工業鏡頭，在精確控制的瞬間（通常由傳感器或PLC觸發）捕捉目標圖像，并將光信號轉換為數字圖像信號，為后續分析提供高質量的“原材料”。機...

中國機器視覺產業的發展與我國成為“世界制造業中心”的進程緊密相連。早期，市場主要由國際品牌主導，國內企業多以代理為主。經過長期的技術積累和市場培育，中國機器視覺市場在2010年左右迎來爆發式增長，當年市場規模達到8.3億元，同比增長高達48.2%。此后，市場進入高速但漸趨穩健的增長通道，應用范圍從的電子制造迅速擴展到汽車、制藥、包裝、物流等眾多行業。目前，中國已成為全球機器視覺市場發展活躍的地區之一，本土品牌在技術研發、產品創新和市場服務上不斷取得突破，市場份額持續擴大，呈現出與國際品牌同臺競技的態勢。機器視覺檢測系統通過“圖像采集、處理、分析、控制”的自動化閉環，將視覺判斷能力進行量化、加速...

工業質量檢測是機器視覺應用廣、成熟的領域之一。在高精度的制造業中，對產品尺寸的嚴格把控至關重要。機器視覺能夠以微米級的精度，非接觸地快速測量零部件的各種幾何尺寸，如長度、圓度、角度等，效率遠高于傳統卡尺、投影儀。在缺陷檢測方面，機器視覺能敏銳地發現產品表面的劃傷、碰傷、毛刺、瑕疵、污漬，以及注塑件的縮水、飛邊等。此外，還包括裝配完整性檢測（如零件是否漏裝、錯裝，螺絲是否擰緊）和產品分類（根據顏色、形狀等）。這些應用不僅保證了出廠產品的質量，更實現了對生產過程的實時監控，及時發現問題，減少原材料浪費，提升整體良品率。機器視覺在芯片制造中，視覺系統用于晶圓對準、引線鍵合、封裝檢測及標記讀取，對精度...

相機是機器視覺系統的“視網膜”，負責將光學圖像轉換為電信號。按照不同標準，相機有多種分類方式。按成像色彩可分為彩色相機和黑白相機，黑白相機通常具有更高的分辨率和靈敏度；按傳感器類型可分為CCD和CMOS，CMOS技術近年來發展迅速，在速度、集成度和成本上更具優勢；按掃描方式可分為面陣相機（一次獲取一幅二維圖像）和線陣相機（一次獲取一條線狀圖像，通過與被測物相對運動構建二維圖像），線陣相機特別適用于連續滾動的材料（如布匹、紙張、金屬板材）的表面檢測。相機的分辨率（像素數量）決定了其捕捉細節的能力，而幀率（每秒采集圖像的數量）則決定了它能否清晰捕捉高速運動的目標。選擇合適的相機是平衡性能需求與系統...