随着各类摄像头、相机等图像采集设备的普及，机器视觉设备在人们日常生活中的应用越来越广泛。机器视觉设备的组成及功能对机器视觉设备的结构组成进行了简要介绍。为了更好地了解机器视觉设备，下面，我们着重讨论一下机器视觉设备的分类方法。机器视觉设备可以根据功能、应用领域和部署方式等进行分类。

一、根据功能分类。

图像采集设备：主要负责将现实世界中的图像或视频捕捉并转换为数字信号，如摄像头、相机等。

图像处理设备：用于对采集到的图像进行处理，包括滤波、增强、特征提取等，如GPU、DSP等。

决策控制设备：根据图像处理结果做出判断和决策，如嵌入式系统、计算机等。

二、根据应用领域分类。

工业视觉设备：广泛应用于生产线上的自动化检测和质量控制，例如产品外观检测、尺寸测量等。工业机器视觉设备的组成及功能对应用于工业领域的机器视觉设备做了进一步介绍。

安防监控设备：用于监控和保护公共场所、建筑物以及边境地区等，例如人脸识别、行为分析等。

医疗影像设备：应用于医学影像诊断和手术导航等，例如CT扫描仪、X光机等。

无人驾驶设备：用于自动驾驶汽车和机器人等自动导航系统，例如激光雷达、视觉传感器等。

农业视觉设备：应用于农业领域的作物检测、病虫害监测等，例如无人机、智能摄像头等。

三、根据部署方式分类。

嵌入式设备：将图像处理和决策控制功能集成在一台设备上，通常体积小巧，可嵌入到其他系统中使用。

云端设备：图像采集和处理部分放置在现场，而决策控制纳入云服务器进行计算和判断，常见于大规模数据处理和复杂任务场景。

需要注意的是，以上分类是根据常见的应用和场景，实际中还存在其他细分领域的机器视觉设备。

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