机器视觉系统是指通过机器视觉产品将被摄目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号的整体过程。机器视觉系统包括光源、镜头、相机、图像采集和处理软件，由于机器视觉系统在各领域的广泛应用，作为其主要部件的相机也在功能上存在一定的差别，科学级相机主要应用于生物科学、天文学、化学成像、生物成像、荧光显微成像、高速摄影等领域。

       对于科学级相机来说，图像传感器就是其灵魂之所在，目前市面上普遍采用的是CCD和CMOS两种，虽然两者都是采用光电转换的方式，但是，在性能方面还是存在诸多差异的。两者首先在成本上存在差异，CCD比CMOS的制作工艺要复杂，要想实现清晰图像所需要的步骤要多，因此CCD的制造成本相对高于CMOS；正是因为CCD的复杂，就需要存在更精密的电源线路设计以及耐压强度，这就使得CCD的电量远高于CMOS；如此高的投资也让CCD在性能上占尽优势，相同尺寸的CCD与CMOS进行比较，CCD的解析度通常会优于CMOS，而且，如果同时保持像素相同，则会发现CCD的感光度要高于CMOS。更值得称赞的是CCD并没有因为其复杂的结构以及电源线路造成噪声的影响，反而相比于CMOS来说，噪声对成像的影响较小。 不过，CMOS以低成本、低耗电以及高整合度的特性，再加上其制造技术地不断更新，已经使得两者的差异逐渐缩小，也相信在不久两者将会成为自动化生产的左膀右臂。但是，目前来说还是CCD比较占据优势，那么我们应该如何选择科学级相机CCD呢？应该从哪些方面来进行比对呢？

不管什么类型的相机，噪声的出现都会直接影响到成像质量，因此，信噪比是选择CCD的主要因素之一。实际上，只要相机运作，就会产生噪声，这是无法避免的，我们所要选择的CCD是能够将这些噪声降低到可以忽略不计的状态。根据了解，在低温情况下，就能够达到这样的效果，因此，在低噪声要求下，大部分的科学级相机选用的是可以消除噪声影响的制冷CCD。

作为自动化的一部分，CCD的灵敏度也是非常关键的因素，它决定着CCD能否及时灵敏获取图像或是及时记录。尤其是科学级相机的信息记录能力是科研工作者能否立即了解到一个理想的图像是否被成功记录，能否获取理想对象的关键。另外，CCD的灰阶代表的是辨别明暗的能力，很多科研项目都是出于比较恶劣的环境下的，因此对于灰阶也有高质量的要求，目前科研级相机CCD多为16bit。除了以上的主要因素外，CCD的尺寸与仪器的匹配程度，工作环境要求，操作是否方便等也都是选购过程中应该考虑的。