一、相机选型

相机选型是根据视野大小、单像素精度、是否需要颜色信息（彩色/黑白）以及帧率来选择的。

（1）单像素精度

单像素精度指每个像素对应的物理尺寸（mm/pixel），它决定了我们能识别多小的特征。

• 用于有无检测：如果特征最小只占1×1像素，几乎无法识别。通常需要特征至少占据 4×4 像素，程序才可能稳定判断“有还是没有”。

• 用于尺寸测量：实际测试中，相机、镜头、光源、环境光、算法等会带来误差，同一个缺陷的边缘位置重复测试会有 3~5 个像素 的波动。
  举例：假设产品合格上限是 0.1 mm（超过即为不良）。要稳定区分 0.10 mm（合格）和 0.11 mm（不良），这 3~5 个像素的波动对应的物理尺寸必须控制在 0.01 mm 以内，否则合格与不良的测量结果会重叠。这样才能保证重复测试结果一致。

（2）视野大小

视野（FOV）是指相机实际能拍到的物理范围（宽度×高度）。确定视野的目的是保证目标能被完整拍进画面。

步骤：

1. 确定目标最大尺寸（例如长边为 50 mm）。

2. 留出余量：考虑到目标放置位置可能有偏差，且图像边缘存在畸变，通常让视野比目标尺寸大 20%~30%。
   → 视野 = 目标尺寸 × (1 + 余量) ，比如 50 mm × 1.2 = 60 mm。

3. 计算所需的最小像素数：用视野除以单像素精度（从上面得到）。
   所需像素数 = 视野 ÷ 单像素精度
   例如：视野 60 mm，单像素精度 0.02 mm/pixel → 60 / 0.02 = 3000 像素。
   这意味着相机在对应方向上的分辨率至少需要 3000 像素（比如选择 300 万像素以上的相机，且该方向像素数≥3000）。

注意：
这里计算的是理论最小值。实际选型时建议再留 10% 余量，并考虑传感器的长宽比（例如目标为长方形时，需分别计算 X 和 Y 方向的要求）。

与镜头选型的衔接：

• 相机的 像元大小（μm） 会反向影响单像素精度（精度 = 视野 ÷ 像素数）。

• 镜头选型时，要确保镜头的 靶面尺寸 ≥ 相机传感器尺寸，否则画面四周会变暗甚至拍不全。

（3）是否需要颜色信息（彩色/黑白）

选择彩色相机还是黑白相机，主要取决于需要提取的特征是基于颜色差异还是基于亮度（明暗）差异。

• 如果特征与背景只有颜色不同，而亮度相近，通常需要彩色相机。

• 如果特征与背景本身就有明显的明暗差异，或者可以通过打光制造出明暗差异，那么黑白相机足够。

在大多数工业检测场景中，优先选择黑白相机，因为它的灵敏度更高、分辨率更真实（无彩色滤波阵列插值）、成本也更低。只有明确需要区分具体颜色或者保留真实色彩信息（如色差检测、彩色标签识别）时，才选用彩色相机。

（4）相机帧率

帧率选择原则：
帧率决定了相机每秒能拍多少张图。对于静态检测或实时性要求不高的场景，30 FPS 通常足够。但在产线上，需要根据节拍计算。

计算公式：
所需帧率 ≥ (产线速度 ÷ 视野) × 安全系数(1.5~2)
其中，视野指物体运动方向上的视野宽度。安全系数用于保证连续拍摄和算法处理时间。
例：速度 2 m/s，视野 0.05 m → 理论最低 40 FPS → 实际选 60~80 FPS。

快门类型选择（全局快门 vs 卷帘快门）：

• 全局快门：所有像素同时曝光，适合拍摄运动物体，无畸变。但成本较高，高分辨率下帧率可能受限。

• 卷帘快门：逐行曝光，拍摄运动物体会产生“果冻效应”（图像倾斜、拉伸）。成本低，容易实现高帧率。

选型建议：

• 如果被测物体在曝光期间有相对运动（如流水线上不停留），或者测量精度要求很高且物体无法完全静止，必须选全局快门。

• 如果物体静止或运动极慢，且对成本敏感，可选卷帘快门。

注意：在同样的传输接口和成本预算下，高分辨率通常会降低帧率，需要在分辨率与速度之间权衡。如果实际应用同时需要高分辨率和高帧率，则需要选用更高带宽的接口（如 Camera Link、10GigE）和更昂贵的相机。