无人驾驶汽车中机器视觉的硬件要求主要包括以下几个方面：
1. 图像采集设备：如工业相机，负责采集高清图像。这类设备通常包含一个或者多个光学镜头进行组合，主要功能在于获取被测物体图像。镜头和感光传感器是相机的关键组成部分，它们的选择直接影响成像质量。镜头有不同类型，如黑白、复合彩色、RGB彩色等，可根据实际需求进行选择。
2. 光源与照明技术：用于照亮待检物体，确保图像采集的清晰度和一致性。光源类型包括高频荧光灯、LED、白炽灯等，可以根据实际项目检测需求定制不同的形状、尺寸和类型。
3. 传感器：当感知到待检物体运动到传感器附近时，传感器会给相机发出拍摄信号，相机接受信号后开始进行图像采集。传感器一般都是光栅或者其他类型，其灵敏度和响应速度对机器视觉系统的性能有重要影响。
4. 图像采集卡：将相机与计算机连接起来，实现数据互通。它负责从摄像头中获取数据（模拟信号或数字信号），然后转换成计算机能处理的信息。除了数据转换外，图像采集卡还能控制相机的触发、曝光时间、快门速度等参数。
5. 工业计算机：用于处理和分析图像数据。工业计算机的速度越快，视觉系统处理每一张图片的时间就越短。由于无人驾驶汽车运行环境复杂，工业计算机需要具备抗震、防尘、耐热等特性。
6. 算法软件：用于创建和执行程序、处理采集回来的图像数据、以及作出决策。算法软件的选择应根据无人驾驶汽车的具体应用场景和需求进行定制。
无人驾驶汽车中的机器视觉系统还需要满足精确度和准确度、实时性和稳定性、灵活性和自适应性、人机交互和可视化、数据采集和分析以及安全性等多方面的要求。这些要求共同确保了机器视觉系统在无人驾驶汽车中的高效、稳定工作。
