如今，视觉技术正在被集成到越来越多的自动化应用中，因为它能够以新的方式解决复杂的生产挑战。颜色提供的关键信息可以提高许多机器视觉检测应用的可靠性。颜色检测的能力可以检查许多无法以灰度值进行检查的产品。典型的例子包括确保安装棕褐色而不是灰褐色的汽车内部部件，并检查墨盒是否泄漏。彩色视觉让用户能够在同一台设备上监控更多的情况，例如，除了尺寸和位置外，用户还可以验证物体的颜色。以及“存在的部分是什么？”和“放置在正确位置是否正确？”这对于在质量控制方面检测物体颜色的微小变化非常重要，此外，彩色成像仪可用于检查颜色的正确与否。彩色相机对于装配和检测应用非常重要，彩色图像能够准确地识别目标物体，进行质量控制比灰度图像更容易地与图像相关联。一些缺陷检测应用中只有使用彩色视觉才可以进行。使用彩色视觉可以增强材料的颜色响应，从而提高缺陷检测的灵敏度，进一步增强图像，突出难以看到的缺陷。可以检测颜色的视觉系统更容易验证组件是否正确。事实上，有些检查任务，如检查线束中导线的颜色，只能通过彩色成像技术来完成。其他任务，例如搜索沿着高速传输器移动的对象，也可以从颜色提供的额外信息中获益。彩色视觉处理的一个主要优点是它可以检测并显示灰度成像无法实现的细微差别。当视觉系统捕获灰度图像时，它基于从256个灰度梯度中选择的单个值做出评估决策。当视觉系统捕获彩色图像以进行评估时，它可以使用的数据是灰度图像的三倍的。

       制造商通常使用彩色机器视觉技术来解决三个主要任务：

1、部件分类–颜色通常是区分某些部件的唯一特征，例如帽子或容器。

2、颜色识别和匹配——人类经常无法确定匹配相似的颜色，而机器视觉系统可以可靠地区分它们，以监控颜色的一致性。

3、装配验证和检查——当组件非常小，或者识别不容易看到的标记(如字符串或条形码)时，识别在装配过程中使用了正确的部件可能具有挑战性。在这些情况下，颜色可以准确地确定零件是否正确组装。

      彩色视觉解决方案：传统上，色彩视觉比灰度视觉成本更高。但是，现在已经有所改观。在以前，关于彩色视觉系统使用的最大问题就是操作复杂而且成本昂贵，但现在不同，今天的标准彩色成像并不复杂，也不昂贵。然而，使用多个传感器的高级彩色成像和精密彩色成像系统仍然很复杂。标准灰度和彩色相机之间的主要区别在于提供彩色图像的传感器像素上的特殊滤色器阵列（拜耳滤波器）。这种类型的相机在一次采集中产生三个图像：每个图像具有用于相应滤波像素的红色、绿色和蓝色内容。但是，虽然此功能可降低整体相机成本，但也会降低相机的空间分辨率。标准的拜耳滤镜彩色相机现在无处不在，每个灰度产品供应商都同时也提供彩色视觉产品。彩色相机的成本几乎与灰度或单色相机相同，颜色没有真正的成本差异，因为制造传感器所需的技术都处于芯片级别。能够提供彩色图像的相机使用与灰度相机相同的传感器和组件。彩色视觉系统使用更多的互补金属氧化物半导体（CMOS）代替电荷耦合器件（CCD）传感器，因为后者能够以更高的速度运行，这降低了成本并增加了灵活性。这种改进促使更多制造商重新审视色彩视觉技术。我们也看到了更高分辨率的相机，在过去，大多数彩色视觉应用都使用了500万像素的摄像头。如今，可提供更多1200万像素的摄像头。与色彩视觉相关的最大问题涉及成本，为了从这项技术中受益，你不必在硬件上投入大量资金。近年来色彩视觉变得更加实惠，随着技术的进步和需求的增加，作为彩色成像框架的成像。

       目前，随着机器视觉技术、成像处理软件和检测工具的进步，处理彩色图像变得更容易、更快、更便宜。但是，并非所有机器视觉应用都需要彩色视觉处理。在大多数应用中，颜色并不重要，灰度相机通常也可以根据不同的灰度来区分颜色。使用传统的灰度视觉系统，绝大多数检测应用仍然是最好的解决方案，但是，人们对彩色成像的兴趣越来越大，因为这种技术更加实惠。视觉软件也更易于使用且更易于访问。在某些情况下，你可以从灰度图像中获得更合理的图像对比度和特征分割，其中一个原因是因为用于机器视觉的算法不一定在色彩空间中独特操作。“例如，处理一个简单的彩色测量任务可能对制造商没有任何好处，但是，如果机器视觉应用的任务是通过颜色区分、识别或分类，那么彩色视觉系统将具有自身的优势，并且将是最好的解决方式。”