如今，視覺技術正在被集成到越來越多的自動化應用中，因為它能夠以新的方式解決復雜的生產挑戰(zhàn)。顏色提供的關鍵信息可以提高許多機器視覺檢測應用的可靠性。顏色檢測的能力可以檢查許多無法以灰度值進行檢查的產品。典型的例子包括確保安裝棕褐色而不是灰褐色的汽車內部部件，并檢查墨盒是否泄漏。彩色視覺讓用戶能夠在同一臺設備上監(jiān)控更多的情況，例如，除了尺寸和位置外，用戶還可以驗證物體的顏色。以及“存在的部分是什么？”和“放置在正確位置是否正確？”這對于在質量控制方面檢測物體顏色的微小變化非常重要，此外，彩色成像儀可用于檢查顏色的正確與否。彩色相機對于裝配和檢測應用非常重要，彩色圖像能夠準確地識別目標物體，進行質量控制比灰度圖像更容易地與圖像相關聯。一些缺陷檢測應用中只有使用彩色視覺才可以進行。使用彩色視覺可以增強材料的顏色響應，從而提高缺陷檢測的靈敏度，進一步增強圖像，突出難以看到的缺陷?？梢詸z測顏色的視覺系統更容易驗證組件是否正確。事實上，有些檢查任務，如檢查線束中導線的顏色，只能通過彩色成像技術來完成。其他任務，例如搜索沿著高速傳輸器移動的對象，也可以從顏色提供的額外信息中獲益。彩色視覺處理的一個主要優(yōu)點是它可以檢測并顯示灰度成像無法實現的細微差別。當視覺系統捕獲灰度圖像時，它基于從256個灰度梯度中選擇的單個值做出評估決策。當視覺系統捕獲彩色圖像以進行評估時，它可以使用的數據是灰度圖像的三倍的。
制造商通常使用彩色機器視覺技術來解決三個主要任務：
1、部件分類–顏色通常是區(qū)分某些部件的唯一特征，例如帽子或容器。
2、顏色識別和匹配——人類經常無法確定匹配相似的顏色，而機器視覺系統可以可靠地區(qū)分它們，以監(jiān)控顏色的一致性。
3、裝配驗證和檢查——當組件非常小，或者識別不容易看到的標記(如字符串或條形碼)時，識別在裝配過程中使用了正確的部件可能具有挑戰(zhàn)性。在這些情況下，顏色可以準確地確定零件是否正確組裝。
彩色視覺解決方案：傳統上，色彩視覺比灰度視覺成本更高。但是，現在已經有所改觀。在以前，關于彩色視覺系統使用的最大問題就是操作復雜而且成本昂貴，但現在不同，今天的標準彩色成像并不復雜，也不昂貴。然而，使用多個傳感器的高級彩色成像和精密彩色成像系統仍然很復雜。標準灰度和彩色相機之間的主要區(qū)別在于提供彩色圖像的傳感器像素上的特殊濾色器陣列（拜耳濾波器）。這種類型的相機在一次采集中產生三個圖像：每個圖像具有用于相應濾波像素的紅色、綠色和藍色內容。但是，雖然此功能可降低整體相機成本，但也會降低相機的空間分辨率。標準的拜耳濾鏡彩色相機現在無處不在，每個灰度產品供應商都同時也提供彩色視覺產品。彩色相機的成本幾乎與灰度或單色相機相同，顏色沒有真正的成本差異，因為制造傳感器所需的技術都處于芯片級別。能夠提供彩色圖像的相機使用與灰度相機相同的傳感器和組件。彩色視覺系統使用更多的互補金屬氧化物半導體（CMOS）代替電荷耦合器件（CCD）傳感器，因為后者能夠以更高的速度運行，這降低了成本并增加了靈活性。這種改進促使更多制造商重新審視色彩視覺技術。我們也看到了更高分辨率的相機，在過去，大多數彩色視覺應用都使用了500萬像素的攝像頭。如今，可提供更多1200萬像素的攝像頭。與色彩視覺相關的最大問題涉及成本，為了從這項技術中受益，你不必在硬件上投入大量資金。近年來色彩視覺變得更加實惠，隨著技術的進步和需求的增加，作為彩色成像框架的成像。
目前，隨著機器視覺技術、成像處理軟件和檢測工具的進步，處理彩色圖像變得更容易、更快、更便宜。但是，并非所有機器視覺應用都需要彩色視覺處理。在大多數應用中，顏色并不重要，灰度相機通常也可以根據不同的灰度來區(qū)分顏色。使用傳統的灰度視覺系統，絕大多數檢測應用仍然是最好的解決方案，但是，人們對彩色成像的興趣越來越大，因為這種技術更加實惠。視覺軟件也更易于使用且更易于訪問。在某些情況下，你可以從灰度圖像中獲得更合理的圖像對比度和特征分割，其中一個原因是因為用于機器視覺的算法不一定在色彩空間中獨特操作?！袄纾幚硪粋€簡單的彩色測量任務可能對制造商沒有任何好處，但是，如果機器視覺應用的任務是通過顏色區(qū)分、識別或分類，那么彩色視覺系統將具有自身的優(yōu)勢，并且將是最好的解決方式。”
