镜头
FOV（Field Of Vision）=所需分辨率*亚象素*相机尺寸/PRTM（零件测量公差比）镜头选择应注意：①焦距②目标高度 ③影像高度 ④放大倍数 ⑤影像至目标的距离 ⑥中心点 /节点 ⑦畸变
相机
按照不同标准可分为：标准分辨率数字相机和模拟相机等。要根据不同的实际应用场合选不同的相机和高分辨率相机：线扫描CCD和面阵CCD；单色相机和彩色相机。
观点二：
在各种缺陷检测的应用中，打光是个难点。如果获得的图片让人看还要仔细斟酌才能给出结果，那么算法就太难做了。反之如果前期搞好打光，浙江3D视觉引导，突出所要检测的特征，算法并不是困难的东西。
但是，注意这里有一个很严重的但是。我并不是说算法已经够好了，3D视觉引导算法，机器视觉和人类的差距还是非常巨大的！这里面差距就是智能。没错，智能相机距离智能两个字，还很远。主要体现在：对于非预期的缺陷的识别。
机器视觉检测仍然很有市场，因为它解决了人类的一个非常严重的问题：不稳定性。人工目检的作业员，无论你设计怎样的奖惩制度，都会发生比较高的漏检率。但是机器视觉检测设备没问题，3d视觉引导基本流程，只要是你在算法中写好的东西，3D视觉引导厂家，每一次都会认真执行。对于工厂的质量控制来说，我们更愿意舍弃人工目检所带来的智慧的好处，而选择虽然比较傻但是一丝不苟工作的机器视觉。
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