相机选型学习

根据一些学习资料总结了一个相机选型的大概步骤:

1.确定像素精度,就是一个像素对应多少距离。

根据工艺上的最小误差确定,比如客户要求最小为误差是10个μ,那考虑工件的过度像素,要把单个像素表示的距离控制在10/3 = 3.333个μ左右(这里是÷3,或者÷4、÷5都可以),才能确保定位误差符合要求。

2.确定视野大小,根据工件的物理大小,两侧根据实际情况留白确定相机视野大小。

3.根据像素精度和视野大小,确定相机分辨率。

比如视野大小是5mm*5mm,像素精度是0.003mm,则单边分辨率 =5/0.003 = 1666;

分辨率大小:1666*1666 = 2,775,556 = 278万,那就要选对应的,比如280万或者300万像素的相机

4.去对应商家挑选分辨率满足要求的相机。可能有很多款相机满足这个分辨率,然后再选择相机的靶面的长宽比与视野的长宽比接近的那一款。

相关推荐
AI即插即用17 小时前
即插即用系列 | CVPR 2025 MK-UNet: 多核深度可分离卷积,重新定义轻量级医学图像分割
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·计算机视觉·视觉检测
AI即插即用1 天前
即插即用系列 | CVPR 2025 AmbiSSL:首个注释模糊感知的半监督医学图像分割框架
图像处理·人工智能·深度学习·计算机视觉·视觉检测
橙露4 天前
C#在视觉检测中的优势:工业智能化转型的利器
开发语言·c#·视觉检测
观无5 天前
VisionPro 视觉检测工具基础知识点
人工智能·计算机视觉·视觉检测
观无5 天前
VisionPro 中CogAffineTransformTool
视觉检测
JAI科研5 天前
MICCAI 2025 IUGC 图像超声关键点检测及超声参数测量挑战赛
人工智能·深度学习·算法·计算机视觉·自然语言处理·视觉检测·transformer
友思特 智能感知6 天前
友思特案例 | 金属行业视觉检测案例一:彩涂钢板卷对卷检测
人工智能·计算机视觉·视觉检测·缺陷检测
格林威6 天前
纹理表面缺陷分析:利用频域变换检测织物疵点的 6 种技术,附 OpenCV+Halcon 实战代码!
人工智能·opencv·机器学习·计算机视觉·视觉检测·工业相机·堡盟相机
格林威6 天前
线缆外皮破损检测:保障电气安全的 7 个核心策略,附 OpenCV+Halcon 实战代码!
人工智能·opencv·安全·机器学习·计算机视觉·视觉检测·工业相机
AI即插即用7 天前
超分辨率重建(论文精读) | CVPR 2025 LSRNA:利用隐空间超分与噪声对齐,打破扩散模型生成 4K 图像的效率瓶颈
图像处理·人工智能·深度学习·计算机视觉·视觉检测·超分辨率重建