在機器視覺系統(tǒng)應用中，工業(yè)相機、工業(yè)鏡頭、圖像采集卡、機器視覺光源、機器視覺系統(tǒng)平臺軟件，在選擇過程中存在很多問題，那么今天就工業(yè)相機、工業(yè)CCD攝像頭的選擇給大家介紹一些經驗。
1、選擇工業(yè)相機的信號類型
工業(yè)相機從大的方面來分有模擬信號和數字信號兩種類型。
模擬相機必須有圖像采集卡，標準的模擬相機分辨率很低，一般為768*576，另外幀率也是固定的，25幀每秒。這個要根據實際需求來選擇。另外模擬相機采集到的是模擬信號，經數字采集卡轉換為數字信號進行傳輸存儲。模擬信號可能會由于工廠內其他設備（比如電動機或高壓電纜）的電磁干擾而造成失真。隨著噪聲水平的提高，模擬相機的動態(tài)范圍（原始信號與噪聲之比）會降低。動態(tài)范圍決定了有多少信息能夠被從相機傳輸給計算機。工業(yè)數字相機采集到的是數字信號，數字信號不受電噪聲影響，因此，數字相機的動態(tài)范圍更高，能夠向計算機傳輸更的信號。
2、工業(yè)相機的分辨率需要多大。
根據系統(tǒng)的需求來選擇相機分辨率的大小，下面以一個應用案例來分析。
應用案例：假設檢測一個物體的表面劃痕，要求拍攝的物體大小為10*8mm,要求的檢測精度是0.01mm。首先假設我們要拍攝的視野范圍在12*10mm,那么相機的低分辨率應該選擇在：(12/0.01)*(10/0.01)=1200*1000,約為120萬像素的相機，也就是說一個像素對應一個檢測的缺陷的話，那么低分辨率必須不少于120萬像素，但市面上常見的是130萬像素的相機，因此一般而言是選用130萬像素的相機。但實際問題是，如果一個像素對應一個缺陷的話，那么這樣的系統(tǒng)一定會極不穩(wěn)定，因為隨便的一個干擾像素點都可能被誤認為缺陷，所以我們?yōu)榱颂岣呦到y(tǒng)的度和穩(wěn)定性，取缺陷的面積在3到4個像素以上，這樣我們選擇的相機也就在130萬乘3以上，即低不能少于300萬像素，通常采用300萬像素的相機為*(我見過多的人抱著亞像素不放說要做到零點幾的亞像素，那么就不用這么高分辨率的相機了。比如他們說如果做到0.1個像素，就是一個缺陷對應0.1個像素，缺陷的大小是由像素點個數來計算的，試問0.1個像素的面積怎么來表示？這些人以亞像素來忽悠人，往往說明了他們的沒有常識性)。換言之，我們僅僅是用來做測量用，那么采用亞像素算法，130萬像素的相機也能基本上滿足需求，但有時因為邊緣清晰度的影響，在提取邊緣的時候，隨便偏移一個像素，那么精度就受到了極大的影響。故我們選擇300萬的相機的話，還可以允許提取的邊緣偏離3個像素左右，這就很好的保證了測量的精度。
3、選擇工業(yè)相機的芯片。
工業(yè)相機從芯片上分，有CCD和CMOS兩種。
如果要求拍攝的物體是運動的，要處理的對象也是實時運動的物體，那么當然選擇CCD芯片的相機為適宜。但有的廠商生產的CMOS相機如果采用幀曝光的方式的話，也可以當作CCD來使用的。雖然是CMOS芯片，但在拍攝運動物體時絕不比CCD的差，又假如物體運動的速度很慢，在我們設定的相機曝光時間范圍內，物體運動的距離很小，換算成像素大小也就在一兩個像素內，那么選擇CMOS相機也是合適的。因為在曝光時間內，一兩個像素的偏差人眼根本看不出來(如果不是做測量用的話)，但超過2個像素的偏差，物體拍出來的圖像就有拖影，這樣就不能選擇CMOS相機了。
4、工業(yè)相機選擇彩色還是黑白。
如果我們要處理的是與圖像顏色有關，那當然是采用彩色相機，否則建議你用黑白的，因為黑白的同樣分辨率的相機，精度比彩色高，尤其是在看圖像邊緣的時候，黑白的效果更好。尤其做圖像處理，黑白工業(yè)相機得到的是灰度信息，可直接處理。
5、工業(yè)相機的幀率。
根據要檢測的速度，選擇相機的幀率一定要大于或等于檢測速度，等于的情況就是你處理圖像的時間一定要快，一定要在相機的曝光和傳輸的時間內完成。
6、選擇線陣還是面陣的工業(yè)相機。
對于檢測精度要求很高，運動速度很快，面陣相機的分辨率和幀率達不到要求的情況下，當然線陣工業(yè)相機是必然的一個選擇。
7、選擇工業(yè)相機的傳輸接口。
根據傳輸的距離、傳輸的數據大?。◣挘┻x擇USB、1394、Camerlink、GIGE千兆網接口的相機。
8、工業(yè)相機的CCD靶面。
靶面尺寸的大小會影響到鏡頭焦距的長短，在相同視角下，靶面尺寸越大，焦距越長。在選擇相機時，特別是對拍攝角度有比較嚴格要求的時候，CCD靶面的大小，CCD與鏡頭的配合情況將直接影響視場角的大小和圖像的清晰度。因此在選擇CCD尺寸時，要結合鏡頭的焦距、視場角一起選擇，一般而言，選擇CCD靶面要結合物理安裝的空間來決定鏡頭的工作距離是否在安裝空間范圍內，要求鏡頭的尺寸一定要大于或等于相機的靶面尺寸。
