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
视觉引导海报
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。
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随着科技日新月异的发展，机器视觉慢慢的被人所熟悉，那么今天我们来讨论下用工业相机和分析软件作为主体组成的机器视觉检测系统是否能取代人工目视检测？如果能，你认为可应用的范围有哪些？如果不能，你认为缺少什么条件，难度在哪里？
观点一：
替代？只能说可以替代一部份吧，目前中小型企业生存空间有限，自动化升级需要资金、人才，由于各种局限性，不愿意投入大量资金，所以机器视觉检测还是在实力雄厚的大型企业里才会出现。 目前人工成本，企业也在高成本运营，资金压力大，除非是必须要买，不然都将就着过着。
因为对于工厂而言，的是“受控”，我们可以接受有个别特殊的未发生过的缺陷被漏出，但必须知道有一些经常发生的不可接受的缺陷一定能够被发现。
成本方面，机器视觉整体算起来比人工更划算。一般的工厂都是四个班次，四个操作员的成本年均超过20万。而20万的成本，想要买一台机器视觉检测设备，基本上是可以解决的了。所以，我的是： 视觉检测系统短期内不能完全取代人工目检，主要原因是不够智能。 但是对于工厂的质量控制来讲，机器视觉比人靠谱。
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