在开发彩色机器视觉系统时，摆在您面前的选项有很多。首先，您必须在面阵扫描和线阵扫描彩色相机之间进行选择。基于这一选择，您将需要在拜耳彩色相机、三线相机或棱镜技术之间进行选择。
本篇博文是由三部分组成的系列文章的一部分，其中包括开发彩色机器视觉系统时需要考虑的因素。本篇博文是第三部分，其中提到了四个因素。请务必阅读第一部分和第二部分，其中我们将讨论您需要考虑的其他因素。
颜色空间和颜色空间转换
在开发机器视觉系统时，您需要确定哪种颜色空间最适合您的特定应用。确切的颜色空间取决于应用的预定用途以及如何分析颜色信息。
例如，简单地在屏幕上显示对象的应用自然会使用标准RGB颜色空间，因为所有监视器均以这类方法构造其像素颜色。但是，如果是处理印刷材料，像Adobe RGB这样稍作修改的颜色空间可能是更佳选择，因为它特别针对数字印刷提供稍微广泛一些的颜色区间。
其他颜色空间如HSI（色调、饱和度、强度）和CIE XYZ或CIE L*a*b *颜色空间使用数学坐标来描述颜色，以便某些应用能够更容易计算颜色匹配和颜色差异的程度及方向。
在大多数应用中，使用主机上的算法和处理资源将来自相机的RGB数据转换为最适合个人应用的颜色空间。但是，在某些情况下，使用者可能希望相机能在主机处理资源专注于其他任务时执行此转换。这些情况值得选择具有内置颜色空间转换功能的相机。
颜色增强和颜色优化
在某些情况下，专门改变颜色的精确度能起到一定的作用。如果是这样，在开发机器视觉系统时，应考虑颜色增强和颜色优化功能。
例如，如果要检测图像中的特定偏差或区分两个对象，有时可以利用这两种功能帮助增强图像中的特定颜色。例如，当图像中的红色增强时，可以更容易地把血细胞和组织区分开来。
您可以在使用主机上的算法捕捉图像后增强图像中的颜色。然而，在后处理过程中进行增强可能受到原始图像的饱和度或对比度的限制。有些相机配备了颜色优化功能，允许用户将特定的基色或补色增强200％。系统构建者应该考虑这种功能是可以为其应用增加价值，还是有助于使其产品从同类竞争系统中脱颖而出。
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应用示例
以下是Sweep Plus系列棱镜式相机特别适合的一些应用：
“展开”圆柱形物体，例如瓶，罐，笔等，进行360度标签检验。
啫哩熊的色彩分类和质量检验。
钞票的印刷检验。
按照层压产品和其他地板产品上的颜色和粒纹图案，颜色匹配度对木材进行分类。
胡萝卜，马铃薯和其他蔬菜的分类和质量检验。
橄榄和坚果的分类和质量检验。
有用矿物矿石与废石的检测和区分。
回收和废液的分类和检验。
钢金属和硬币检验。