为嵌入式视觉应用选择相机的重要标准之一是色度类型。
并不是说单色相机优于彩色相机，反之亦然。相反，两者的用途不同，具有不同的光吸收特性和处理技术。
正如许多人所说，这不是两者之间的斗争。更重要的是选择更适合您的应用的那个。
在这篇富有洞察力的文章中，我们旨在让您了解彩色和单色相机之间的关键区别及其工作原理。
什么是彩色相机？
我们都知道彩色相机的实际用途。但我们中有多少人知道它背后的工作原理？
彩色相机可以捕捉并产生彩色图像输出。如您所知，光信息是使用传感器捕捉的，而传感器由单个像素组成。在彩色相机中，CFA（彩色滤光片阵列）覆盖在传感器上以接收所需波长的光子。
彩色滤光片阵列和拜耳模式
CFA 是位于相机传感器阵列顶部的彩色滤光片排列，它只允许特定波长的光落在单个像素或感光点上。有许多 CFA 滤光片可供选择。
但拜耳滤光片或拜耳模式是嵌入式视觉中最常用的滤光片。拜耳模式带有交替的红色、绿色和蓝色滤光片。
绿色滤光片的数量是红色和蓝色像素的两倍。
数据偏向绿色的权重是由于人眼对绿光的敏感度更高。
什么是去马赛克？
由于彩色相机使用 CFA，原始输出（也称为拜耳输出）是像素值的组合，每个像素值代表一种颜色，看起来像马赛克。因此，重建全彩图像所需的算法处理称为去马赛克或去拜耳化。
去马赛克算法有很多种，每种算法都有其优点和缺点。一些流行的去马赛克方法包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。使用适当的去马赛克算法有助于保持色彩保真度、避免伪影并防止输出图像的分辨率和清晰度降低。
什么是单色相机？
顾名思义，单色相机可产生无色图像，不使用 CFA。它们的像素无需任何滤镜即可吸收红色、绿色和蓝色。这意味着它们由于光吸收率更高而具有更高的灵敏度。此外，它们不需要去马赛克来处理图像。
为什么某些嵌入式视觉系统需要单色相机？
关于单色相机，可能会出现的一个问题是，它们是否在现代嵌入式视觉应用中必不可少。难道不是所有的相机系统都需要彩色图像吗？
我们首先需要了解的是，与手机或消费级相机不同，嵌入式相机用于工业和商业应用。这些应用有独特的要求，可能并不总是需要彩色相机，或者单色相机更适合。
我们将在后面的部分深入探讨单色相机的应用。但单色相机的一些优势使其成为许多嵌入式视觉系统的更好选择：
与彩色相机相比，它们在可见光和近红外 (NIR) 光谱中的灵敏度更高。
计算机视觉算法通常更擅长分析单色图像，尤其是在基于 AI 的推理方面。然而，AI 算法在推理彩色图像方面越来越好。
与彩色相机相比，单色相机往往提供更高的输出分辨率，因为它们可以吸收更多的光进入光子阱。
彩色相机的嵌入式视觉应用
许多嵌入式视觉应用都需要彩色相机。这几乎涵盖了所有基于相机的应用。以下是一些目前引起轰动的应用：
机器人技术
智能交通系统
精准农业
无人机
体育分析
自主购物系统
单色相机的嵌入式视觉应用
列出一个总体类别并声称所有此类系统都使用单色相机是不切实际的。因此，我们将尝试选择特定的应用程序并解释为什么它们需要单色相机而不是彩色相机。
基于虹膜识别的生物识别系统
许多生物识别系统使用虹膜识别作为身份验证方法。
由于单色相机在近红外光谱中具有高灵敏度，并且对基于人工智能的视觉算法更“友好”，因此它们更适合生物识别系统。当然，前提是不需要为任何其他类型的分析收集颜色信息。
但是，如果需要高近红外灵敏度，仍然建议使用近红外增强型相机。
ANPR（自动车牌识别）
智能交通设备中的 ANPR 摄像头用于捕捉车牌。然后使用 OCR（光学字符识别）分析图像以读取车牌并识别车辆详细信息。
可以想象，这不需要摄像头收集颜色信息。这为单色摄像头提供了解决方案。
此外，ANPR 摄像头需要在夜间光线有限的区域运行。这要求摄像头具有高灵敏度，在这种情况下，与彩色摄像头相比，单色摄像头是更好的选择。但是，须注意的是，在某些地区使用彩色车牌，须使用彩色摄像头才能准确识别车牌。
条形码扫描
条形码扫描是许多工业和商业应用中常用的技术。它们有助于：
具有引导导航功能的机器人
具有产品记录和检查功能的工业手持设备
具有识别物体功能的拾取和放置机器人。
具有识别包裹和物体功能的质量检测系统
具有行李识别功能的机场行李检查系统
大多数这些系统都使用黑白条形码。因此，单色相机是它们的绝佳选择。例如，在车牌的情况下，在某些情况下，单色相机无法满足需要时，会使用彩色条形码。
显微镜
您选择的相机的色度将取决于显微镜应用的具体类型或目的。例如，使用有色试剂或涉及有色输出的分子分析肯定需要彩色相机。另一方面，仅涉及纹理分析的技术更适合单色相机。
单色相机是显微镜技术的另一个很好选择的例子是荧光显微镜。这是因为单色相机比彩色相机对光更敏感。
质量检测
在工厂自动化应用中，使用相机检查瓶子是否装满，可以有效地使用单色相机。
这在装瓶厂中被广泛使用，以确保在瓶子中装入所需数量的液体。
单色相机还可以通过分析成品的形状和纹理来有效识别缺陷。
苏州长显