在检验和区分物体时，许多应用都需要用到彩色成像。这些应用大致可分为三大类：颜色检验、颜色分级，以及颜色检测和匹配。不管用于哪种类别，彩色机器视觉系统的表现如何，都取决于它应对三项主要挑战的能力。
颜色精确度
机器视觉彩色相机为主机提供由场景中反射光或入射光产生的像素级数据。即使两个相机均能拍摄出好照片，但根据相机的型号、质量和/或使用年限，特定的像素值也可能会有差异。而我们的目标是生成与“真实”颜色值最接近的值。所谓“真实”颜色值，是可以在相同的光照条件下使用精确的实验室设备计算出来的值。
颜色区分
根据不同应用，机器视觉相机能否区分相同颜色的细微差异可能至关重要。比如，使用多块皮革来制作手提包或夹克时，同一件手提包或夹克上采用的多块皮革具有相同的颜色明暗度就极其重要。明暗度稍有不同的皮革可以搭配制作其他的夹克或手提包，但在同一件夹克或手提包上搭配明暗度不同的皮革却是无法接受的。
要达到高水平的区分性能，需要具有可利用高精确度和可重复性进行计算的颜色精确度。当光线较暗时，要达到这一目的尤为困难，这是因为颜色值会被压缩为更小范围的可能值。尽管可能存在其他限制因素，但彩色相机的灵敏度越高，其颜色区分性能就越高。
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彩色相机的空间分辨率
就像单色应用一样，许多彩色应用必须区分很小的图像细节，才能完成任务。他们可能需要读取条形码或二维码，或者可能需要准确识别物体的边缘，才能进行测量或确定形状和位置。
采用颜色滤波阵列和拜耳插值来生成颜色信息的相机会通过用于预估每个像素的颜色值的程序，创建柔化边缘或模糊边缘。对部分应用而言，这种程度的细节损失也许可以接受，或者可通过使用分辨率更高的相机来克服这个缺点，但其他应用可能需要采用棱镜式相机技术，才能顺利实现所需的颜色精确度和空间精确度。