2、视觉系统硬件认知：工业相机选型与参数
做视觉定位，第一步不是写代码，而是选硬件。我见过太多项目，算法调得再好，相机没选对，最后全白搭。今天咱们就聊聊相机、镜头、光源这三样东西怎么选。
2.1 工业相机选型：分辨率、帧率、靶面
工业相机是视觉系统的眼睛。选相机，说白了就是看三个参数：分辨率、帧率、靶面尺寸。
分辨率
分辨率决定你能看清多小的细节。比如你要检测一个0.5mm的螺丝孔，那相机分辨率就不能太低。我个人习惯先算一个东西：像素当量。
像素当量 = 视野范围 ÷ 相机分辨率
举个例子：视野是100mm×100mm，相机是500万像素（2592×1944），那像素当量就是100÷2592 ≈ 0.038mm/pixel。
一般定位精度要求是像素当量的3~5倍。也就是说，上面这个配置，理论精度能到0.11~0.19mm。够不够用？你自己算算看。
💡 我建议：做定位的话，分辨率别低于200万像素。500万是主流，1200万以上除非你视野特别大或者精度要求特别高。
帧率
帧率就是相机每秒能拍多少张。产线跑得快，帧率就得高。我曾经遇到一个项目，产线速度是每分钟120个产品，结果用了30fps的相机，图像老是糊的。
为什么会这样？因为运动模糊。物体在曝光时间内移动了超过1个像素，图像就糊了。解决办法有两个：
- 提高帧率，减少曝光时间
- 用全局快门（Global Shutter），别用卷帘快门（Rolling Shutter）
⚠️ 注意：帧率不是越高越好。帧率高了，数据量就大，传输和处理都可能跟不上。我一般选30~60fps就够用了，除非是高速检测场景。
靶面尺寸
靶面就是相机的感光芯片大小。常见的有1/3英寸、1/2英寸、2/3英寸、1英寸等。靶面越大，视野越大，但镜头也越贵。
嗯，这里要注意：靶面尺寸要和镜头匹配。你用一个1英寸的相机，配一个1/3英寸的镜头，画面边缘就会变暗甚至黑掉。我刚开始做的时候犯过这个错，后来再也不敢乱配了。
| 靶面尺寸 | 对角线长度 | 常见分辨率 | 适用场景 |
|---|---|---|---|
| 1/3英寸 | 6mm | 30万~130万 | 小视野、低成本 |
| 1/2英寸 | 8mm | 200万~500万 | 通用定位 |
| 2/3英寸 | 11mm | 500万~1000万 | 高精度定位 |
| 1英寸 | 16mm | 1000万以上 | 大视野、高精度 |
2.2 镜头选型：焦距、光圈、畸变
镜头是相机的搭档。选镜头，核心就三个词：焦距、光圈、畸变。
焦距
焦距决定你能看多远、看多宽。焦距越短，视野越宽；焦距越长，看得越远但视野窄。
怎么算焦距？有个公式：
焦距 = 工作距离 × 靶面尺寸 ÷ 视野宽度举个例子：工作距离200mm，靶面宽度6.4mm（1/2英寸），想要视野宽度100mm，那焦距就是200×6.4÷100 = 12.8mm。选12mm或16mm的镜头都行。
💡 我个人习惯：先定工作距离，再算焦距。工作距离太近，光源不好打；太远，精度又不够。一般100~500mm比较合适。
光圈
光圈控制进光量。光圈越大（F值越小），进光越多，但景深越浅。景深浅了，物体稍微一偏就模糊。
做定位的时候，我建议光圈别开太大。F8~F11是比较稳的区间。你想想看，产线上的产品高度总有波动，景深大一点，容错率就高。
⚠️ 注意：光圈太小也不行，进光不够，就得拉长曝光时间，运动模糊又来了。这是个平衡问题。
畸变
畸变就是图像边缘变形。桶形畸变、枕形畸变，说白了就是直线变弯了。做定位的话，畸变影响很大，因为定位靠的是坐标。
我建议：选低畸变镜头，畸变率控制在0.1%以下。如果预算有限，也可以用软件校正，但校正后精度会打折扣。
2.3 光源选型：环形光、背光、同轴光
光源是视觉系统里最容易被忽视的。我见过太多项目，相机和镜头都挺好，就是光源没选对，结果图像一团糟。
环形光
环形光装在镜头周围，光线从四周打向物体。适合检测表面特征，比如字符、划痕、焊点。
- 优点：安装方便，打光均匀
- 缺点：对反光物体容易产生光斑
- 适用：PCB板、芯片引脚、金属表面
背光
背光从物体背后打光，拍出来是轮廓。适合做尺寸测量和定位。
- 优点：轮廓清晰，边缘锐利
- 缺点：看不到表面细节
- 适用：螺丝、垫片、电子元件的外形检测
我曾经做一个螺丝定位项目，用环形光怎么都拍不好，换了背光，轮廓一清二楚。从那以后，做外形定位我首选背光。
同轴光
同轴光通过半透半反镜，让光线和相机光轴重合。适合检测高反光物体。
- 优点：消除反光，看清表面细节
- 缺点：亮度损失大，价格贵
- 适用：晶圆、玻璃、镜面金属
2.4 知识体系总览
下面这张图，是我自己总结的视觉系统硬件选型逻辑。你照着这个思路走，基本不会跑偏。
💡 最后说一句：选型没有绝对的对错，只有合不合适。多试、多测、多积累经验，慢慢就有感觉了。
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