机器视觉中的彩色成像考虑因素有哪些？

颜色准确性/差异化 应该考虑的第一个考虑因素是您的应用所需的颜色准确度和差异化程度。在某些应用中，机器视觉相机能够区分检测到的颜色与目标值的距离是至关重要的。在这一领域需要高精度的机器视觉用户需要比能够接受较低精度和差异化水平的用户更先进的相机。 如前所述，插值和低灵敏度是阻碍更高水平的色彩准确度和差异化的两大障碍。插值可能导致颜色检测的细微差别，因为它需要周围像素的平均值来确定每个像素的颜色值。...

颜色准确性/差异化 应该考虑的第一个考虑因素是您的应用所需的颜色准确度和差异化程度。在某些应用中，机器视觉相机能够区分检测到的颜色与目标值的距离是至关重要的。在这一领域需要高精度的机器视觉用户需要比能够接受较低精度和差异化水平的用户更先进的相机。 如前所述，插值和低灵敏度是阻碍更高水平的色彩准确度和差异化的两大障碍。插值可能导致颜色检测的细微差别，因为它需要周围像素的平均值来确定每个像素的颜色值。因此，当您的机器视觉系统尝试区分细微的颜色差异时，您可能不知道颜色的阴影是否实际上不同，或者它们是否只是拜耳插值的变化。