3C结构件视觉检测实战：尺寸量测与外观缺陷的完整方案设计

行业应用实战 · 第2篇

3C结构件视觉检测实战：尺寸量测与外观缺陷的完整方案设计

离散工件、多工位、高精度------把相机、镜头、采集卡、工控机、传感器串成一套 3C 产线可复制的视觉方案

📅 2026-10-04

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👤 机器视觉选型顾问

🏷 行业应用实战系列

上一篇我们以锂电极片这种连续卷材 为例，聊了线阵相机 + 编码器 + 采集卡的组合。这篇换个战场------3C 结构件 ，比如手机中框、笔记本外壳、金属支架这类离散工件。

3C 结构件的视觉检测有两个核心诉求：尺寸量测 要准到 ±0.02mm 甚至更高，外观缺陷要检出划痕、凹坑、毛刺、异色。和锂电卷材最大的不同是：工件是"一个一个来"的，产线节拍快（0.5~2 秒/件），需要多工位协作，而且现场换型频繁。

这篇文章我就以手机中框多工位视觉检测为例，把工业相机、镜头、光源、图像采集卡、定制工控机、传感器串成一套可落地的方案。你会拿到一套五层架构图、一组选型公式、一张多工位布局图和一份故障排查地图。

适合谁读

正在做 3C、汽车零部件、精密五金等离散工件视觉检测的工程师、集成商选型人员，以及想理解"尺寸量测 + 外观检测"双需求如何硬件落地的读者。

一、场景痛点：3C 结构件检测到底难在哪

3C 结构件的特点是：批量极大、精度要求高、外观标准苛刻、换型频繁。以手机中框为例，一条产线一天可能要过 2~3 万件，任何一个小缺陷漏出去，都可能变成客诉。

1.1 常见检测项与精度要求

检测类别	典型项目	精度要求	对硬件的要求
尺寸量测	孔径、孔距、边长、轮廓度	±0.01~0.05mm	高分辨率面阵 + 远心镜头 + 低畸变
位置度	螺丝孔位置、卡扣位置	±0.02~0.03mm	多相机标定 + 硬件同步触发
外观缺陷	划痕、凹坑、碰伤	0.05~0.2mm	高亮光源 + 低噪声相机
表面异色	阳极色差、氧化不均	色差 ΔE<1.5	彩色相机 + 均匀漫射光源
毛刺/披锋	边缘毛刺、CNC 刀纹	0.03~0.1mm	侧向低角度光源 + 高倍镜头

1.2 产线工况的特殊约束

3C 结构件产线通常不是"一条直线走到黑"，而是转盘机或分度盘 + 皮带线的组合。这意味着：

节拍固定：每个工位只有 300~800ms 的检测窗口，相机必须在工件到位的瞬间完成触发、曝光、采图。
多面检测：一个中框有顶面、底面、侧面、内壁，通常需要 4~8 个工位，每个工位 1~3 台相机。
换型频繁：不同型号的中框尺寸差异大，机械定位、光源角度、相机参数需要快速切换。
空间紧凑：工位之间距离近，相机和光源的安装空间受限，对镜头工作距离要求严格。

常见误区

很多方案把尺寸量测和外观检测放在同一个工位、用同一套光源。结果是为了尺寸均匀照明牺牲了缺陷对比度，或者为了缺陷打光导致尺寸边缘发虚。我的建议：尺寸和外观尽量分开工位，各自用最适合的光学方案。

二、系统架构全景：五层硬件链路

和上一篇一样，我把完整方案拆成五层。3C 结构件的场景里，L2 相机层和 L1 感知层是核心战场，L3 采集卡的角色则取决于相机数量和同步要求。

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L5 算法层 ← 尺寸计算/缺陷分割/结果输出给PLC或机械手
L4 主机层 ← 定制工控机：多核CPU+多PCIe槽+大内存
L3 采集层 ← 图像采集卡或网卡：多路硬件触发同步
L2 相机层 ← 面阵工业相机+远心/低畸变镜头：分辨率×精度
L1 感知层 ← 光源+光电/接近传感器+机械定位夹具
──────────────── 被检测对象：离散运动的 3C 结构件工件 ────────────────

3C 结构件和锂电卷材最大的区别在 L2 和 L3：

相机选型：卷材用线阵，3C 结构件用面阵。
镜头选型：尺寸量测强调低畸变，常配远心镜头；外观检测强调对比度，常配低角度环形光或同轴光。
采集卡：如果工位少于 4 个、单相机分辨率不高，GigE/USB3 直连即可；如果多工位同步严格或相机数量多，才需要采集卡做硬件触发。

💡 精度公式链

3C 尺寸量测的精度由三个环节共同决定：光学分辨率 （像素/毫米）决定你能"看到"多细；亚像素算法 （通常 1/10~1/5 像素）决定你能"算"到多细；系统重复性（机械振动、温度漂移）决定你能"稳定"到多细。

公式：实际检测精度 ≈ 像素当量 × 亚像素系数 × 重复性系数。例如像素当量 0.02mm/像素，亚像素 0.2 像素，重复性系数 1.5，则实际精度 ≈ 0.006mm，留足余量。

三、工业相机与镜头选型：面阵 + 远心是尺寸量测的黄金组合

3.1 为什么尺寸量测首选面阵相机

3C 结构件是离散工件，每个工件在工位上静止或近似静止（即使有运动也是短距离飞拍）。面阵相机一次性拍出完整二维图像，适合测量孔径、孔距、轮廓等几何量。

分辨率选型公式：

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所需分辨率（像素）= 视野宽度（mm）× 精度要求倒数（pixel/mm）× 安全系数

以手机中框顶面尺寸量测为例：

视野宽度：160mm（中框长边）
要求分辨 0.02mm 的特征：理论需要 1 / 0.02 = 50 pixel/mm
取安全系数 2：实际需要 100 pixel/mm
所需横向分辨率 = 160 × 100 = 16000 像素

单台相机无法覆盖 16000 像素，需要 2 台 12MP（约 4096×3000）相机拼接，或者 1 台 25MP 相机搭配更小的视野分区检测。

📊 3C 尺寸量测相机方案对比

方案	单台分辨率	台数	视野/精度	适用场景
5MP × 4 台	2448×2048	4	单视野 50mm，像素当量 0.02mm	小工件多面检测
12MP × 2 台	4096×3000	2	单视野 80mm，像素当量 0.02mm	中框顶面/底面
25MP × 1 台	5120×5120	1	单视野 100mm，像素当量 0.02mm	单工位高精度全检

3.2 镜头：远心镜头解决透视畸变

普通工业镜头存在透视畸变：工件在视野中心和在边缘时，放大倍率略有不同。对于 ±0.02mm 的尺寸量测，这种畸变不可接受。

远心镜头（Telecentric Lens）通过特殊光学设计，让主光线近似平行于光轴入射，从而：

消除透视畸变，放大倍率不随物距变化。
景深范围内，工件高低起伏不影响测量结果。
边缘对比度更高，亚像素定位更稳定。

选型要点：

放大倍率 ：根据相机传感器尺寸和视野大小反推。例如 1/1.8" 传感器（约 7.2mm×5.4mm），视野 36mm×27mm，倍率 = 7.2 / 36 = 0.2×。
工作距离：3C 工位空间紧凑，远心镜头工作距离通常 100~300mm，需提前确认机械干涉。
畸变：标称畸变 <0.1%，最好 <0.05%。

远心镜头的坑

远心镜头对工作距离极其敏感。安装时如果相机离工件远了 2mm，视野就会明显变小，标定参数失效。建议给每个工位做机械限位，并且在换型时重新跑一遍标定。

3.3 外观缺陷检测的镜头与光源搭配

外观检测不要求远心，但需要高对比度。不同缺陷需要不同的打光方式：

缺陷类型	推荐光源	原理	注意事项
划痕、裂纹	低角度环形光	光线掠射，缺陷处产生阴影	光源角度越低，微小划痕越明显
凹坑、碰伤	同轴光 + 漫射穹顶	均匀照明，凹陷处反光弱	避免金属表面镜面反光过曝
毛刺、披锋	侧向条形光	边缘毛刺形成高亮轮廓	相机与光源成低角度对称布置
异色、氧化	漫射穹顶白光	消除表面反光，还原真实颜色	用彩色相机，做白平衡标定

我的打光经验

3C 金属件表面反光强，最难的不是"照亮"，而是"控光"。我通常先用低角度光找划痕，再用同轴光确认凹坑，最后用穹顶光做颜色。一个工件如果只做单一打光，漏检率会高很多。

四、图像采集卡：3C 多工位同步的幕后角色

4.1 什么时候必须上采集卡

3C 结构件检测不一定需要采集卡。判断标准如下：

场景	是否需要采集卡	理由
单工位 1~2 台 GigE/USB3 相机	通常不需要	网卡/USB 控制器即可满足带宽，软触发够用
4 工位以上、每工位 2~3 台相机	建议上	多路硬件同步触发降低 jitter，统一时钟
高速飞拍（>50fps）	建议上	软触发延迟和抖动不可控
需要编码器或 PLC 硬触发	需要	采集卡提供隔离 IO、分频、同步能力

以手机中框检测为例：假设 6 个工位，每个工位 2 台相机，共 12 台。如果全部用 GigE，软件触发下 12 台相机很难做到同一节拍同步，容易出现"这个工位拍到了，那个工位还没准备好"的情况。此时用 1~2 张多路 GigE 采集卡，统一接收 PLC 触发信号并分发到所有相机，是更稳的方案。

4.2 采集卡在 3C 场景中的核心能力

相比锂电卷材的 CXP 高速采集，3C 场景中采集卡的价值更多体现在同步触发和 IO 管理：

硬件触发输入：接收 PLC 或光电传感器的触发信号，延迟 <10μs。
多路触发输出：把同一路触发信号分给多台相机，保证各工位同步拍图。
编码器接口：如果产线用皮带连续送料，可用编码器做飞拍触发。
隔离 IO：工控机与 PLC 之间电气隔离，避免地环流损坏设备。

🔗 3C 多工位触发信号流

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PLC（工位到位信号）──→ 采集卡触发输入
采集卡 ──→ 相机 1/2/3（各工位同步触发）
光电传感器 ──→ PLC（工件到位确认）
接近传感器 ──→ 安全继电器（防护罩联锁）
工控机（检测结果）──→ PLC ──→ 剔除/分拣机构

4.3 一张卡 vs 多张卡的拆分

12 台相机的方案，有两种拆分思路：

方案 A：2 张 8 路 GigE 采集卡

每张卡负责 6 台相机
卡间用外部触发线同步
需要 2 个 PCIe x4/x8 插槽
优势：成本低，部署灵活

方案 B：1 张 16 路采集卡

单卡统一调度 12 台相机
内部时钟同源，同步精度更高
需要 1 个 PCIe x8/x16 插槽
优势：触发一致性最好

我的经验：如果各工位相对独立、节拍允许有 1~2ms 差异，方案 A 足够；如果要求多工位严格同步（比如同一工件在多个相机下同时成像），选方案 B。

五、定制工控机：多相机 + 多工位的算力底座

5.1 CPU：核数比主频更重要

3C 多工位检测的流水线可以这样拆分：

线程 1~2：图像采集与 DMA 拷贝
线程 3~6：尺寸量测（边缘提取、圆拟合、距离计算）
线程 7~10：外观缺陷检测（传统算法或深度学习）
线程 11~12：结果汇总与 PLC 通信

推荐配置：12 核以上，基础频率 ≥2.5GHz，支持 DDR4-3200 双通道或 DDR5。3C 检测的算法负载比锂电卷材更重（多工位并行），CPU 核数不够会出现工位间互相等待。

5.2 内存：别被"够不够用"骗了

以 6 工位、每工位 2 台 12MP 相机为例：

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单张图像 = 4096 × 3000 × 1Byte（8bit） ≈ 12.3 MB

12 台相机同时缓存 2 帧 = 12.3 × 12 × 2 ≈ 295 MB

再加上算法中间结果、深度学习模型、系统开销，32GB 是起步，推荐 64GB。而且必须是双通道------内存带宽不够时，多工位同时读图会把 CPU 卡住。

5.3 GPU：深度学习外观检测的必需品

3C 外观缺陷检测越来越多地采用深度学习，原因有两个：

缺陷形态不规则，传统 Blob 分析很难覆盖所有类型。
不同批次、不同材质的工件表面差异大，深度学习泛化能力更强。

如果跑深度学习推理，推荐显存 ≥8GB 的推理卡。一个 6 工位系统通常只需要 1 张推理卡，把各工位预处理后的 ROI 图像送入 GPU 批量推理。产线推理的关键是批处理和确定性延迟，峰值算力不如稳定延迟重要。

GPU 不是越多越好

有些方案给每个工位配一张小型推理卡，结果总功耗、散热、PCIe 插槽都爆炸。更合理的做法是：CPU 做预处理和尺寸量测，1 张中端推理卡统一做外观缺陷推理，通过批量推理提高吞吐。

5.4 扩展槽与散热：3C 工控机的特殊要求

一个典型的 3C 多工位工控机需要插入：

1~2 张 GigE/多路图像采集卡（PCIe x4/x8）
1 张推理 GPU（PCIe x16）
可能还有运动控制卡或数字 IO 卡

因此工控机至少需要 4 个全长 PCIe 插槽，且 CPU 提供的 PCIe 通道数要够。消费级主板通常只有 20~24 条通道，插满后会降速。定制工控机可以选配支持 40~64 条通道的工业主板。

散热方面，3C 车间通常有空调，温度条件比锂电车间好，但工控机可能放在设备内部或机柜里，通风受限。建议：

机箱前后各配 2~3 个工业风扇，形成风道。
采集卡和 GPU 之间预留 1~2 个槽位空间，避免热量堆叠。
如果现场有金属粉尘，选正压防尘机箱 + 滤网。

六、传感器协同：触发、到位、安全的三角配合

3C 结构件产线上，传感器负责"知道工件来了""确认工件到位了""保护人员安全"三件事。配合不好，视觉系统再强也拍不到好图。

6.1 光电传感器：工件到位与触发

最常用的配置是：

到位光电：检测工件是否已经进入工位，给 PLC 发信号。
触发光电：检测工件到达最佳拍摄位置，输出脉冲给采集卡或相机直接触发。

选型要点：

3C 金属件表面反光复杂，普通漫反射光电容易误触发，建议选 背景抑制型（BGS） 或 对射型。
响应时间要小于检测窗口的 10%。例如节拍 500ms，光电响应时间应 <5ms。
输出方式推荐 PNP/NPN 集电极开路，直接接入 PLC 或采集卡 IO。

6.2 接近传感器：安全联锁与夹具确认

每个工位通常有气动夹具或真空吸盘固定工件。接近传感器用于：

确认夹具已夹紧、工件未偏移。
确认防护罩/安全门关闭到位。
检测转盘机分度盘是否到位。

安全相关功能建议用冗余接近开关 + 安全继电器，不经过工控机软件逻辑，避免软件卡死导致安全失效。

6.3 编码器：飞拍场景的速度反馈

如果产线用皮带连续送料，工件在运动中经过检测工位，就需要飞拍：相机在工件运动过程中抓拍一帧，同时用编码器记录位置，后续把检测结果对应到具体工件。

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飞拍触发位置 = 编码器当前值 + 提前量（补偿相机曝光与处理延迟）

编码器在这里的作用不是驱动线阵相机行频，而是给 PLC/采集卡提供位置反馈，确保"拍到"和"分到"的是同一个工件。

🔗 3C 检测系统典型信号流

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到位光电 ──→ PLC ──→ 夹具夹紧 + 光源点亮
夹具接近开关 ──→ PLC（确认工件固定）
PLC ──→ 采集卡触发输入 ──→ 多相机同步曝光
编码器 ──→ PLC（飞拍位置记录）
工控机（检测结果）──→ PLC ──→ 分拣机构

七、多工位布局：如何把 8 台相机排进一条产线

以手机中框检测为例，一个典型的 6 工位布局如下：

工位	检测面	相机数	镜头/光源	检测内容
工位 1	顶面	2	远心镜头 + 同轴光	孔径、孔距、轮廓
工位 2	底面	2	远心镜头 + 同轴光	背面孔位、平面度
工位 3	长边外侧	2	低畸变镜头 + 低角度光	划痕、碰伤、毛刺
工位 4	短边外侧	2	低畸变镜头 + 低角度光	划痕、碰伤、毛刺
工位 5	内壁/卡扣	2	工业镜头 + 侧向光	卡扣完整性、内壁异物
工位 6	颜色/阳极	1	彩色相机 + 穹顶光	色差、氧化不均

这个布局的关键是每个工位只干一件事：尺寸工位只量尺寸，外观工位只看缺陷，颜色工位只做颜色。这样光学参数固定，换型时只需要调用对应模板，不需要反复调整。

布局原则

工位之间的距离要留出"机械动作时间"。例如工件从工位 1 移动到工位 2 需要 200ms，那么视觉处理必须在 300ms 内完成，否则会出现工件到了下一工位但结果还没出来的情况。

7.1 节拍与算力匹配

假设产线节拍为 1 秒/件，6 个工位同时工作。每个工位的处理时间预算：

图像采集 + 传输：50~100ms
尺寸量测（传统算法）：100~200ms
外观缺陷检测（深度学习）：150~300ms
结果汇总 + PLC 通信：20~50ms

总时间 320~650ms，留 30% 余量，1 秒节拍可以满足。如果节拍要求 0.5 秒/件，则需要增加 GPU 算力、优化算法，或减少单工位处理内容。

八、系统集成与调通：8 大典型故障排查地图

3C 结构件检测现场，最常见的问题往往不是算法，而是机械、光学、电气之间的耦合。以下是我整理的 8 类高频故障。

故障 1：尺寸量测重复性差

症状：同一件工件重复测量 10 次，结果波动超过 ±0.02mm。
排查：① 夹具是否夹紧到位（气动压力是否稳定）；② 相机/镜头是否松动（振动导致像素当量变化）；③ 温度变化导致机械膨胀（车间温度波动 >5℃ 时需考虑）；④ 标定板是否过期或脏污。

故障 2：图像边缘发虚

症状：工件边缘不清楚，亚像素定位不稳定。
排查：① 镜头焦距是否对准（用对焦评分工具确认）；② 景深是否覆盖工件厚度波动；③ 光源是否过曝（金属反光导致边缘附近像素饱和）；④ 相机是否振动（加固相机支架）。

故障 3：触发不同步

症状：多相机同时触发时，有的拍到工件，有的拍到空位。
排查：① 触发线是否等长（信号线长度差会导致纳秒级到微秒级延迟）；② 采集卡触发输出是否共用同一时钟源；③ PLC 触发信号脉宽是否足够（通常 ≥100μs）；④ 各相机曝光模式是否为"触发模式"而非"自由运行"。

故障 4：深度学习漏检/误检率高

症状：训练时指标很好，现场却漏检或误报。
排查：① 训练集是否覆盖现场真实缺陷（不能只用"漂亮"样本）；② 打光是否与训练时一致（现场换光源后模型失效）；③ 是否过度拟合（训练集太小或缺陷形态单一）；④ 输入图像预处理是否一致（白平衡、归一化参数固定）。

故障 5：产线换型后参数全乱

症状：换一个新型号工件，检测位置偏移、光源角度不对。
排查：① 机械夹具是否有型号识别和自动切换；② 相机/光源位置是否用伺服电机或精密滑台可调；③ 视觉程序是否按型号加载 ROI 模板；④ 是否每次换型都重新标定。

故障 6：工控机 USB/网口不稳定

症状：GigE 相机间歇性掉线，USB 相机随机断开。
排查：① 网卡是否为工业级（Intel 芯片优先，避免杂牌）；② USB 线是否过长（USB3 超过 3 米需加有源延长线）；③ 相机供电是否独立（避免通过 PoE 或 USB 总线供电不足）；④ 系统电源管理是否关闭了 USB 节能。

故障 7：光源频闪导致图像亮度不均

症状：图像出现明暗条纹或亮度逐帧变化。
排查：① LED 光源是否为 DC 恒流驱动（不要用 PWM 调光）；② 触发与曝光是否同步（曝光期间光源必须稳定点亮）；③ 市电 50Hz 频闪（加稳压电源或用高频恒流源）。

故障 8：PLC 与工控机通信延迟

症状：检测结果已经出来，但 PLC 过了几百毫秒才收到。
排查：① 通信协议是否高效（Modbus TCP 比串口 Modbus 快，EtherNet/IP 更实时）；② 工控机网卡是否启用了节能模式；③ PLC 扫描周期是否过长（建议 ≤10ms）；④ 结果数据包是否过大（只发送 OK/NG + 缺陷代码）。

九、完整方案参数速查表

以下是以"手机中框 6 工位检测、节拍 1 秒/件"为例的推荐配置。实际项目请按工件尺寸、精度、节拍调整。

📋 3C 结构件视觉检测系统配置速查表

层级	部件	推荐规格	关键参数
L2 相机/镜头	面阵相机（尺寸）	12MP × 4 台或 25MP × 2 台	全局快门，动态范围 >60dB
L2 相机/镜头	面阵相机（外观）	5MP × 6~8 台	全局快门，低噪声
L2 相机/镜头	镜头	远心镜头（尺寸）/ 低畸变镜头（外观）	畸变 <0.1%，MTF 达标
L3 采集卡	接口	GigE 或 USB3	视相机接口而定
L3 采集卡	采集卡	8~16 路触发采集卡	硬件触发输入 + 多路输出
L4 工控机	CPU	12核及以上，≥2.5GHz	支持 DDR4-3200 双通道
L4 工控机	内存	64GB DDR4	双通道
L4 工控机	GPU	推理卡 8GB 显存	若用深度学习外观检测
L4 工控机	存储	1TB NVMe SSD	系统 + 图像缓存
L1 传感器	光电	背景抑制型/对射型	响应时间 <5ms
L1 传感器	接近	电感式，冗余双通道	夹具/安全门确认
L1 传感器	编码器	1000~2500 PPR，差分输出	飞拍场景使用
L1 光源	组合光源	同轴光 + 低角度环形光 + 穹顶光	DC 恒流驱动

十、FAQ：工程师常问的 5 个问题

Q1：3C 尺寸量测能不能不用远心镜头？

可以，但精度会降。如果检测精度要求 ≥±0.05mm，且工件厚度波动小，用低畸变普通镜头 + 软件畸变校正也能做。但如果要求 ±0.02mm 以内，远心镜头几乎是标配。省钱不能省在镜头上。

Q2：一台工控机最多能带多少台相机？

取决于三个瓶颈：PCIe/网口/USB 总线带宽、CPU 核数、内存容量。以 12MP GigE 相机为例，单台满载约 300MB/s，4 台就接近千兆网卡极限。实际工程中，单台工控机带 8~16 台相机是常见上限，超过就拆分主机。

Q3：深度学习和传统算法怎么选？

尺寸量测用传统算法（边缘提取、拟合、几何计算），稳定可解释。外观缺陷如果缺陷形态规则、背景干净，传统 Blob 分析够用；如果缺陷多变、背景复杂，用深度学习。很多项目是两段式：传统算法做尺寸 + 粗筛，深度学习做细分类。

Q4：3C 检测现场换型一般要多久？

做得好的项目，换型时间在 10~30 分钟：机械夹具自动切换、视觉程序加载对应型号模板、光源位置调用预设、自动跑一遍标定。做得差的项目可能要 2 小时以上。换型时间直接影响产线 OEE，设计阶段就要考虑。

Q5：这个方案和锂电卷材检测最大的不同是什么？

三个核心不同：① 相机类型 ：3C 用面阵，锂电用线阵；② 触发方式 ：3C 用光电/PLC 硬触发拍单帧，锂电用编码器驱动线阵连续扫描；③ 同步重点：3C 关注多工位节拍同步，锂电关注多相机行频同步。理解了这些，选型就不会串台。

十一、项目上线检查清单

以下清单适用于 3C 结构件视觉检测系统上线前的最终确认。建议打印出来，逐项打钩。

☑ 机械与光学检查（8项）

每个工位相机固定牢靠，振动测试无松动
远心镜头工作距离与标定值一致
光源照射角度固定，换型后不偏移
夹具夹紧力稳定，工件重复定位精度达标
多相机拼接区域 ≥5% 重叠
所有线缆固定绑扎，运动部件无拖拽
机柜接地电阻 <4Ω
防护罩/安全门接近传感器功能正常

☑ 电气与触发检查（6项）

相机 12V/24V 供电电压在标称范围内
采集卡/网卡链路速度未降速
PLC 触发信号脉宽 ≥100μs，电平匹配
多相机触发同步误差 <1ms
光源为 DC 恒流驱动，无频闪
工控机满载温度 <80℃

☑ 算法与输出检查（6项）

尺寸量测重复性 ≤ 精度要求的 1/3
缺陷样本库覆盖全部类型，每类 ≥50 张
漏检率 / 误检率达到客户验收指标
单件总检测时间 < 产线节拍 × 80%
PLC 联调通过，OK/NG 分拣动作准确
换型模板加载与标定流程验证通过