线阵相机，顾名思义是呈“线”状的。虽然也是二维图象，但极长，几K的长度，而宽度却只有几个象素的而已。

线阵相机的应用也很多，尤其侧重于对连续不断物流(web)的检测，如线材、卷材、烟草、棉花、纸张、film等等。这在国外被称为web检测，也是线阵相机用的最多的地方。在算法上，多采用经典算法，只是在程序上体现了水平的高低。在检测精度上，通常以多个高象素的 line camera来实现。不过，实时性是个难点。解决实时性不外乎两点，1、多个CPU并行处理;2、硬件实现算法。

下面我们来看一下线阵相机在生产线上的成功应用：

硬件结构之一是：线阵CCD摄像机+ViperDigital采集卡+Python处理卡(四通道DSP并行处理)。能满足大数据量的运算要求。成本较高，实时性能强。这种结构是最早使用的，也使用得最为成熟。

硬件结构之二：线阵CCD摄像机+Sratix II卡(采用FPGA技术，内嵌多个CPU核，)。成本较低，满足中等数据量图像处理要求，算法用硬件实现，实时性极强。对于成本苛刻、又有较强实，时性要求的项目，这种模式还是值得考虑的。

硬件结构之三：线阵CCD摄像机+Anaconda(采用FPGA技术)。由于采用了高速、大容量内存，能满足超大数据量处理的 要求。同样用硬件实现算法，实时性极强，就是成本较高。

硬件结构之四：线阵CCD摄像机+Tsunami(采用FPGA技术)。其他同之三。

纵观国际潮流，对于大数据量的图像处理(识别)，已经渐渐从DSP平台，转向了FPGA平台。FPGA平台的主要优点在于，用硬件实现了算法，速度大大提高。其主要缺点在于，除非自主拥有IP CORE，否则，开发难度很大。所以，在国内，使用FPGA平台来做机器视觉的公司不多。但在国外，已经是方兴未艾。