机器视觉选型计算概述
机器视觉的算法原理与实现方法
机器视觉的算法原理与实现方法机器视觉是一种使用计算机和相机等设备进行图像及视频处理的技术，广泛应用于工业自动化、智能交通、医学影像、安全监控等领域。
为了实现机器视觉的自动化处理，需要借助算法来实现图像数据的提取、分析和识别。
本文将介绍机器视觉的算法原理和实现方法。
一、图像处理算法原理1. 图像获取与预处理图像处理的首要任务是获取图像数据，并对图像进行预处理，以提高图像质量和减少噪声干扰。
图像获取可通过相机等设备采集图像，预处理包括图像去噪、图像增强、图像平滑等操作。
预处理的目的是提供清晰、准确的图像数据供后续算法处理。
2. 特征提取与表示特征提取是机器视觉中的关键环节，用于从图像数据中提取代表性的特征，以便后续的图像识别和分析。
常用的特征提取算法包括边缘检测、角点检测、尺度不变特征变换（SIFT）等。
特征表示可以将提取出的特征进行描述和编码，以便于后续的匹配和识别。
3. 目标检测与跟踪目标检测算法用于从图像中定位和识别感兴趣的目标物体。
常用的目标检测算法包括基于颜色、形状、纹理等特征的方法，如背景建模法、Haar特征级联分类器等。
目标跟踪算法用于在视频序列中追踪目标物体的位置和运动轨迹，常用的算法有卡尔曼滤波器、粒子滤波器等。
4. 图像分割与分析图像分割是将图像划分为若干个具有相似特征的区域，以便进行局部分析和处理。
常用的图像分割算法包括阈值分割、边缘分割、基于聚类的方法等。
图像分析可以对分割后的区域进行形状、颜色、纹理等特征的分析，从而实现对图像内容的深入理解和描述。
二、机器视觉的实现方法1. 传统机器视觉方法传统的机器视觉方法主要基于图像处理和模式识别技术，采用人工设计的特征提取算法和机器学习方法。
这些方法依赖于人工构建的特征和分类器，具有较好的准确性和鲁棒性。
常见的传统机器视觉方法包括支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）等。
2. 深度学习方法近年来，深度学习在机器视觉领域取得了重大突破。
机器视觉硬件选型
机器视觉硬件选型一、光源选型光源主要有两种作用。
第一：使被观察的特征与背景之间产生最大的对比度，从而让特征突出、易于区分；第二：是保持足够的亮度，排除外界光的干扰，保证取图的稳定性。
选择光源时考虑以下两方：光源的颜色：物体呈现某种颜色，是因为其反射了对应的光谱。
拍摄物体时若想将某种颜色变成白色，就使用与该颜色相同或相似的光源（波长相同或接近）；若想拍成黑色，就使用与目标颜色波长差较大的光源。
假如背景为蓝色，检测器械为白色，需要把背景拍成黑色，所以选择红色光源。
红色LED不但寿命长、性能稳定、价格低廉，而且更重要的是其波长更接近传感器的灵敏度峰值。
光源的形状：机器视觉常用的光源有环形光源、条形光源、背光源、同轴光源等，考虑到机构安装的方便性和光照需要均匀照射。
二、相机选型工业相机按成像色彩划分可分为黑白相机和彩色相机；按扫描方式可分为线阵相机和面阵相机；按芯片类型可分为CCD相机和CMOS 相机等。
相机选型首先应该根据项目需求，确定如下几个问题：确定检测产品的精度要求；确定相机要看的视野大小；确定被检测物体的速度；确定是动态检测还是静态检测。
其次是确定相机硬件类型，选择相机数据传输接口：1394、Gige(千兆网）、USB，camera link。
再根据与镜头的搭配，选择合适的相机芯片尺寸（镜头的最大兼容芯片尺寸大于等于相机的芯片尺寸）和与镜头的接口类型（C或CS）。
视觉系统硬件的误差不可避免，一般都保证在1~2个像素之间的误差，所以通过计算公式：精度=视野（长或宽）÷相机像素（长或宽）。
例如假设视野为100×60，精度要求0.1，考虑到硬件误差，一般选型时把精度做到0.05，那么相机长边的像素=100÷0.05=2000，短边像素60÷0.05=1200，因此只需要理论分辨率大于或等于2000×1200像素的相机，就可以满足需求。
三、镜头的选型是否需要用远心镜头？在精密尺寸测量时，一般考虑远心镜头。
视觉选型参数说明
放大倍率光学透镜性能参数，是指物体通过透镜在焦平面上的成像大小与物体实际大小的比值。
在相机镜头中，一般会标称“最大放大倍率”，指该镜头在：1.最大焦距（定焦头焦距恒定）;2.清晰成像的最近拍摄距离;两个条件下的放大倍率值。
这时的放大倍率值是这个镜头放大倍率的最大值。
例如：某70-200mm焦段的镜头标称放大倍率为1/6.5，是指该镜头在200mm焦段、能清晰成像的最短拍摄距离拍摄时，焦平面上的成像与被摄物体实际大小的比值为1/6.5。
大多数相机镜头的放大倍数是小于1的，也就是说大多镜头的成像其实是缩小的。
分辨率（resolution）分辨率（港台称之为解释度）就是屏幕图像的精密度，是指显示器所能显示的像素的多少。
由于屏幕上的点、线和面都是由像素组成的，显示器可显示的像素越多，画面就越精细，同样的屏幕区域内能显示的信息也越多，所以分辨率是个非常重要的性能指标之一。
可以把整个图像想象成是一个大型的棋盘，而分辨率的表示方式就是所有经线和纬线交叉点的数目。
景深（depth of field）景深示意图景深是指在摄影机镜头或其他成像器前沿着能够取得清晰图像的成像景深相机器轴线所测定的物体距离范围。
在聚焦完成后，在焦点前后的范围内都能形成图像二值化图像的二值化处理就是将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是讲整个图像呈现出明显的黑白效果。
将256个亮度等级的灰度图像通过适当的阀值选取而获得仍然可以反映图像整体和局部特征的二值化图像。
在数字图像处理中，二值图像占有非常重要的地位，首先，图像的二值化有利于图像的进一步处理，使图像变得简单，而且数据量减小，能凸显出感兴趣的目标的轮廓。
其次，要进行二值图像的处理与分析，首先要把灰度图像二值化，得到二值化图像。
所有灰度大于或等于阀值的像素被判定为属于特定物体，其灰度值为255表示，否则这些像素点被排除在物体区域以外，灰度值为0，表示背景或者例外的物体区域。
“像素”（Pixel） 是由 Picture(图像) 和 Element(元素)这两个单词的字母所组成的，是用来计算数码影像的一种单位，如同摄影的相片一样，数码影像也具有连续性的浓淡阶调，我们若把影像放大数倍，会发现这些连续色调其实是由许多色彩相近的小方点所组成，这些小方点就是构成影像的最小单位“像素”（Pixel）。
机器视觉之机器视觉中使用工业镜头的计算方式
机器视觉中使用工业镜头的计算方式1、WD 物距工作距离（Work Distance，WD）。
2、FOV 视场视野（Field of View，FOV）3、DOV 景深（Depth of Field）。
4、Ho:视野的高度5、Hi:摄像机有效成像面的高度（Hi来代表传感器像面的大小）6、PMAG:镜头的放大倍数7、f:镜头的焦距8、LE:镜头像平面的扩充距离相机和镜头的选择技巧1、相机的主要参数:感光面积SS（Sensor Size）2、镜头的主要参数:焦距FL（Focal Length）最小物距Dmin（minimum Focal Distance）3、其他参数:视野FOV（Field of View）像素pixelFOVmin=SS（Dmin/FL）如:SS=6.4mm，Dmin=8in，FL=12mm pixel=640*480则:FOVmin=6.4（8/12）=4.23mm 4.23/640=0.007mm 如果精度要求为0.01mm，1pixels=0.007mm<0.01mm 结论:可以达到设想的精度光学镜头的放大率放大率光学放大率影响大小相对于物体的放大率β=y’/y=b/a=NA/NA’=CCD相机元素尺寸/视场实际尺寸电子放大率电子放大率是用相机拍照成像在CCD上的像呈现在显示器的放大倍数显示器放大率显示器放大率是被拍物体通过镜头成像显示在显示器上的放大倍数显示器放大率＝（光学放大率）×（电子放大率）例子:光学放大率＝0. 2X, CCD大小1/2（对角线长8mm）,显示器14〃电子放大率＝14×25.4/8＝44.45（倍）显示器放大率＝0.2×44.45＝8.89（倍）（1寸＝25.4mm）视场视场是镜头与CCD相机连接时物体可被看见的范围大小视场的大小是:（CCD格式大小）/（光学放大率）例子:光学放大率＝0.2X，CCD1/2〃（4.8mm长，6.4mm宽）视场大小 :长＝4.8/0.2＝24（mm）宽＝6.4/0.2＝32（mm）。
机器视觉算法应用解析
机器视觉算法应用解析机器视觉技术是指利用计算机和相应的软硬件设备，对物体进行客观、快速、自动化的检测、辨认和测量的一种技术。
同时，机器视觉技术也是现代制造业、自动化、智能化的重要应用技术之一。
其中，机器视觉算法则是机器视觉技术的核心部分，它的应用范围也十分广泛。
一、机器视觉算法的分类机器视觉算法主要可以分为图像处理、模式识别和计算机视觉三个方面。
1.图像处理图像处理是提取图像特征的一个过程，包括预处理、增强、分割、检测、识别和测量。
在图像处理过程中，图像的灰度值、对比度、噪声等图像信息会通过各种算法被提取出来，以获得有用的图像特征。
2.模式识别模式识别是机器学习的方法，通过对训练数据的分析，得出模型或阈值，用于对新数据进行识别。
在模式识别过程中，需要有一个分类器，来判断图像所属的类别。
核心算法有支持向量机、K近邻算法等。
3.计算机视觉计算机视觉是利用计算机视觉算法对图像进行分析、理解和特征提取等过程，以实现对图像中的物体、场景等信息的自动化处理。
其中的视觉SLAM算法，能够实现机器人自主导航、地图构建等过程。
二、机器视觉算法的应用机器视觉算法广泛应用于工业自动化、物流、安防等领域。
以下是三个具体的应用案例。
1.智能质检智能化检测系统利用机器视觉技术对产品的关键参数进行检测并分析。
比如，对于某一产品的条形码，机器视觉技术可以自动读取、判断读取结果的正确性，避免了人工干预造成的错误率。
2.自动驾驶自动驾驶技术是利用计算机视觉算法对车辆周围环境进行无人驾驶，是车联网的重要部分。
在自动驾驶过程中，计算机视觉算法能够识别道路、车辆、行人等对象，提取物体特征，并根据特征进行规避与避让等操作。
3.智能安防智能安防利用机器视觉技术进行可视化监控和自动报警的安全系统。
其中，机器视觉算法可以对人脸进行分析识别，识别陌生人进入，或者对强行闯入者进行报警。
同时也能够识别安全帽、口罩等，用于工地安全管理。
总之，机器视觉技术的应用十分广泛，是现代制造业和智能化领域的重要应用技术之一。
机器视觉工业镜头计算方法
机器视觉工业镜头计算方法（一）
2012年8月1日 艾菲特光电
一、机器视觉中工业镜头的计算方式
1、WD物距工作距离（Work Distance，WD）。
2、FOV视场视野（Field of View，FOV）
3、DOV景深（Depth of Field）。
4、Ho:视野的高度
5、Hi:摄像机有效成像面的高度(Hi来代表传感器像面的大小)
手动光圈工业镜头是的最简单的工业镜头，适用于光照条件相对稳定的条件下，手动光圈由数片金属薄片构成。光通量靠镜头外径上的—个环调节。旋转此圈可使光圈收小或放大。在照明条件变化大的环境中或不是用来监视某个固定目标，应采用自动光圈工业镜头，比如在户外或人工照明经常开关的地方，自动光圈镜头的光圈的动作由马达驱动，马达受控于摄像机的视频信号。
显示器放大率
显示器放大率是被拍物体通过镜头成像显示在显示器上的放大倍数
显示器放大率＝（光学放大率）×（电子放大率）
例子:光学放大率＝0. 2X, CCD大小1/2（对角线长8mm）,显示器14〃
电子放大率＝14×25.4/8＝44.45（倍）
显示器放大率＝0.2×44.45＝8.89（倍）（1寸＝25.4mm）
广角镜头：视角9 0度以上，焦距可小于几毫米，可提供较宽广的视景。
远摄镜头：视角2 0度以内，焦距可达几米甚至几十米，此镜头可在远距离情况下将拍摄的物体影响放大，但使观察范围变小。
机器视觉工业镜头计算方法
1/2 〃： (6.4mm x 4.8mm);、机器视觉中工业镜头的计算方式1、 WD 物距工作距离（Work Distance , WD 。
2、 FOV 视场视野（Field of View ，FOV3、 DOV 景深（Depth of Field ）。
4、 Ho:视野的高度5、 Hi:摄像机有效成像面的高度（Hi 来代表传感器像面的大小）6、 PMAG 镜头的放大倍数7、 f:镜头的焦距8、 LE:镜头像平面的扩充距离LE=Di-f=PMAG»f、相机和镜头选择技巧1、相机的主要参数：感光面积 SS (Sensor Size )2、 镜头的主要参数：焦距 FL (Focal Length )最小物距 Dmin ( minimum Focal Distance )3、 其他参数：视野 FOV( Field of View ) 像素pixelFOVmi n=SS(Dmi n/FL )工业相机传感器尺寸大小：（单位： mm2.4mm);6.6mm);1/3 ": (4.8mm X 3.6mm); T: (12.8mm X 9.6mm);2012年8月1日艾菲特光电I 配、DOV 4机器视觉工业镜头计算方法（一）3-X.Sonsor Site (m)Field of View (u)IWMAGf+FMAG女口： SS=6.4mm Dmin=8in , FL=12mm pixel=640*480 则：FOVmin=6.4 (8/12)=4.23mm 4.23/640=0.007mm 如果精度要求为 0.01mm 1pixels=0.007mm<0.01mm 结论：可以达到设想的精度FL 31 =1 总D n imm四、CCD相机元件的尺寸五、线阵传感器尺寸（单位：mm<820miX750hit/7uX5000bit <409M20.48x tow；| 10|j10.24六、公式：分辨率（卩m）=0.61 （固定值）X0.55 （设计波长）* NA有效F No=放大倍率/2NA景深（mm）=2（可接受的模糊圆直径x有效F No*放大倍率2）光通量直径（© ）=2NAx物体的高度+视野尺寸（角度）七、显示器倍率及综合倍率的求法：显示器倍率=显示器英寸数X25.4 （1英寸）* CCD目机对角尺寸综合倍率=显示器倍率x光学倍率例：2x光学倍率镜头和1/2“ CCD相机的组合，在14“显示器上的影像综合倍率H 一on 14X23,4显不器倍率二——-——=004址45综合倍率=44.45x2=88.9八、光学放大率2009年3月25日艾菲特光电工业镜头相当于人眼的晶状体，如果没有晶状体，人眼看不到任何物体；如果没有镜头，那么摄像头所输出的图像；就是白茫茫的一片，没有清晰的图像输出，这与我们家用摄像机和照相机的原理是一致的。
机器视觉相机如何选型【重磅干货】
机器视觉相机：•分辨率：相机每次采集图像的像素点数，一般对应于光电传感器靶面排列的像元数，分辨率=感光芯片尺寸/像素尺寸，面阵相机的分辨率有795×596，1024×1024，2048×2048，5320×5320等。
分辨率的确定：根据待测物体的尺寸估算出视野的大小，再结合检测精度，利用上面的公式就可以大概确定检测系统的工业相机的分辨率。
线阵相机OR面阵相机：对于静止检测或者一般低速的检测，优先考虑面阵相机，对于大幅面高速运动或者滚轴等运动的特殊应用考虑使用线阵相机。
相机帧率：尽可能选取静止检测，这样整个项目成本都会降低很多，但是会带来检测效率的下降。
当被测物体有运动要求时，要选择帧数较高的工业相机；选用帧曝光相机，行曝光相机则会引起画面变形，对于具体帧率的选择，不应盲目的选择高速相机，虽然高速相机帧率高，但是一般需要外加强光照射，带来的高成本以及图像处理速度也压力巨大，需要根据相对运动速度来定，只要在检测区域内，能捕捉到被测物即可。
一般来说分辨率越高，帧数越低。
买机器视觉相机时，选择合适的处理器是至关重要的决定。
具有与基于PC的系统相媲美的各种功能，灵活性和速度，可以让您实时处理图像。
买机器视觉相机通常只是自动化系统的一部分。
摄像机提供的决策或指令可以发送到从机器人控制器到云服务器的所有内容。
普通镜头选型步骤：获得物体至镜头的距离（工作距离）WD，如果是一个范围，取中间值；通过已知的传感器成像面高度Hi和被测物尺寸（视场高度）Ho计算图像放大倍数PMAG；PMAG= Sensor Size(mm) / Field of View(mm)=Hi /Ho利用公式计算所需的焦距f；f=WD*PMAG / (1+PMAG)选取与计算值最接近的标准镜头产品，并取其焦距值；标准镜头焦距：8mm、12.5mm、16mm、25mm和50mm根据所选镜头焦距重新核算镜头到物体的距离WD。
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机器视觉硬件选型计算概述V1.0目录1相机 (4)1.1相机光谱类型 (4)1.2相机像素值 (5)1.3图像帧速率和快门速度 (6)1.3.1断续送料的应用 (6)1.3.2连续送料的应用 (7)1.4图像数据传输 (7)1.4.1模拟传输方式 (8)1.4.2数字传输方式 (8)1.5其他要点 (9)1.5.1像素深度 (9)1.5.2传感器尺寸 (9)1.5.3像元尺寸 (10)1.5.4CCD&CMOS (10)2镜头 (10)2.1靶面尺寸 (11)2.1.1面阵相机镜头 (11)2.1.2线阵相机镜头 (11)2.2焦距 (11)2.3镜头分辨率 (12)2.4接口类型 (13)2.5工作距离 (14)2.6镜头其他参数 (14)2.6.1景深 (14)2.6.2工作波长 (14)2.6.3畸变 (15)3光源 (16)3.1光源类型 (16)3.2光源照射方向性 (17)3.2.1反射类型 (17)3.2.2照射角度 (17)3.3光源光谱 (23)3.3.1光源颜色 (23)3.3.2光源波长特性 (24)3.3.3几种光源光谱使用情况汇总对比 (25)3.4光源亮度调整 (26)4其他 (27)4.1各种滤镜/选配件 (27)4.1.1偏光镜 (27)4.1.2锐波滤镜 (28)4.1.3保护镜 (28)机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。
1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺寸、像元尺寸。
1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机色彩类型主要分为彩色相机和黑白相机。
在处理图像时，彩色照相机使用的是色调（颜色）数据，而黑白照相机使用的是强度（亮度）数据。
首先要强调目前市场上同等分辨率的彩色相机和黑白相机价格差异不大，但是同等条件下仍然优选黑白相机（特别是涉及尺寸测量），主要原因如下：1、在图像边缘检测算法中一般实现先将彩色图片转换为黑白图片然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。
在数据转换中会存在像素信息的丢失。
2、黑白相机本身像素的准确度要优于彩色相机。
3、黑白相机的处理速度要更快，而且软件上可省略彩色转黑白的时间，因此系统整体的响应时间更短。
但是在色彩信息可以作为识别区分要素的时候，需要选用彩色相机。
如下图1所示为金色螺钉识别案例，需要通过色彩区分金色和银色。
图 1 识别金色螺钉案例1.2相机像素值机器视觉系统的使用者通常都非常关心如何找到瑕疵或裂纹的最小可检测尺寸即测量精度。
如图2所示，机器视觉系统的测量精度取决于反映目标特征的像素数决定的，为保证测量准确性通常一个目标特征点通常至少对应16（4×4）个像素点。
同一款相机的测量范围和测量精度成反比，具体测量范围和测量精度的大小取决于镜头放大倍数。
图 2 图片像素和测量精度关系示意测量精度与像素值对照计算示意如图3所示。
计算测量精度需单独核算X方向和Y方向精度，以下以Y轴像素精度为例。
A = 相机Y 方向的CCD 像素B = 视野（Y 方向）(mm)C = CCD（像素）上可检测的最小像素尺寸则，最小可检测尺寸= B x C ÷A。
图 3 测量精度与像素值对照计算示意现在来估算一下使用百万像素相机在60 mm 视野(B) 时的最小可检测瑕疵尺寸。
假定最小可检测像素尺寸(C) 为理想值，即 4 个像素。
如果将A = 1200 个像素、B = 60 mm、C = 4 个像素指定给前述公式：最小可检测尺寸= 60 x 4 ÷1200 = 0.2 mm。
1.3图像帧速率和快门速度图像帧速率和快门速度的计算主要是涉及运动工件在线检测，分两种情况：断续送料的应用和连续送料的应用。
1.3.1断续送料的应用断续送料的应用中，目标会停止一段时间以便检测。
每分钟可检测的目标数量可根据图像处理系统的处理速度来计算。
此时：1）最大生产线速度 = 视野÷设备响应时间例如，要求的最小可检测瑕疵尺寸是0.2 mm 时，根据前表，二百万像素相机的视野可达100 mm。
如果设备响应时间是50 ms，则最大生产线速度= 100 mm ÷0.05sec. = 2000 mm/sec.2）设备响应时间(sec.) =1/图像帧速率(Frames/sec.)+图像传输时间(sec.)+软件处理时间(sec.) +设备动作时间(sec.)1.3.2连续送料的应用连续送料的应用，除需要考虑图像帧速率还应该考虑相机的快门速度。
图 4 拍摄运动物体图像时高速快门和低速快门图像质量对比如果在检验连续薄膜/薄板时，快门速度（曝光时间）设置得不够快，则捕获的图像会有些模糊。
为防止图像模糊，需要设置快门速度，以便在相机捕获图像时，目标移动距离不超过其自身尺寸的1/5。
快门速度 = 要求的最小可检测瑕疵尺寸÷ 5 ÷生产线速度例如：要求的最小可检测瑕疵尺寸= 1 mm，生产线速度= 1 m/sec快门速度= 1 mm ÷ 5 ÷1000 mm/sec. = 1/5000理想的快门速度是1/5000。
1.4图像数据传输按照不同的图像传输方式，相机可以大略的分为模拟相机和数字相机。
1.4.1模拟传输方式模拟相机以模拟电平的方式表达视频信号。
模拟相机现在使用非常广泛，其优点是技术成熟、成本低廉、对应的图像采集卡价格也比较低。
8-bit 的图像采集卡可以提供256 级的灰度，对于大部分的图像应用已经足够了。
模拟相机有四个非常成熟的标准：PAL、NTSC、CCIR 和RS-170，如表2.1 所示。
里面需要关注的参数有帧率、彩色/黑白、分辨率。
表格 1 视频模拟信号协议由上表可以用看出，不同的标准对应不同的参数，这些参数必须正确采用对应的图像采集卡，才能获得准确的图像。
模拟相机也有一些缺点，比如帧率不高，分辨率不高等等。
在高速、高精度机器视觉应用中，一般都会考虑数字相机。
1.4.2数字传输方式数字相机先把图像信号数字化后通过数字接口传到电脑中。
常见的数字相机接口有CameraLink、Firewire、GigE 和USB。
1.4.2.1Camera LinkCamera Link 是一个工业高速串口数据连接标准，它是由National Instruments、摄像头供应商和其他图像采集公司在2000 年10 月联合推出的，它在一开始就对接线、数据格式、触发、相机控制等做了考虑，所以非常方便机器视觉应用。
Camera Link 的数据传输率可达1Gbits/s，可提供高速率、高分辨率和高数字化率，信噪比也大大改善。
Camera Link 的标准数据线长3 米，最长可达10 米。
如果您是高速或高分辨率的应用，Camera Link 肯定是首选。
1.4.2.2FirewireFirewire 即IEEE1394，开始是为数字相机和PC 连接设计的，它的特点是速度快(400Mbits/s)，通过总线供电和支持热插拔。
另外值得一提的是，如果PC 上自带Firewire 接口，那么不需要为相机额外购买一块图像采集卡了，这在成本上也是一种优势。
1.4.2.3GigEGigE，即千兆以太网接口，它似乎综合了高速数据传输和远距离的特点，而且电缆便宜(网线)。
缺点是支持这种接口的相机型号比较少，选择有限。
1.4.2.4USBUSB2.0带宽可达480 Mbit/s，USB3.0带宽可达5Gbit/s。
支持热插拔，使用便捷。
相机可通过USB线缆供电。
USB2.0传输距离可达5m，加中继可达30m。
缺点是没有标准协议；主从(Master-salve)结构，CPU占用率高；带宽没有保证。
1.5其他要点1.5.1像素深度像素深度即每像素数据的位数，一般常用的是8Bit，对于数字工业相机机一般还会有10Bit、12Bit等。
在图像颜色对比不是非常明显时，大的图像深度有助于边界识别。
1.5.2传感器尺寸传感器尺寸(Sensor Size) 如1/2”1/3”2/3”等。
传感器尺寸越大,理论上可以聚集更多的感光单元,可以获得更高的相素。
在相素不变的情况下,相机传感器尺寸越大,噪点控制能力越强,因为单个感光元件之间的间距越大,相互之间的信号干扰越小。
1.5.3像元尺寸像元大小和像元数(分辨率)共同决定了相机机靶面的大小。
目前数字工业相机像元尺寸一般为3μm-10μm，一般像元尺寸越小，制造难度越大，图像质量也越不容易提高。
1.5.4CCD&CMOSCCD （电荷耦合器件）和CMOS（互补性氧化金属半导体）图像传感器是两种不同的数字影像捕捉技术。
在不同的应用中，二者的优势和劣势也不同。
就机器视觉而言，受到大量手机成像器投资的推动，CMOS 面阵和线阵成像器开始超越了CDD 成像器。
对于大多数的机器视觉面阵和线阵成像器而言，CCD 已不再具备技术优势。
在多数可见光成像应用中，CMOS 面阵和线阵成像器优于CCD 成像器。
然而，在高速低照明应用中，CCD 时间延迟积分成像器优于CMOS 时间延迟积分成像器。
在近红外成像方面，CCD 面阵和线阵成像器是更好的选择。
在紫外成像中，考虑到全局快照要求，能否实施背面减薄表面处理是关键。
此外，低噪声要求也是一个因素。
在这一方面，因为拥有高读出速度，CMOS 的优势比CCD 更为明显。
总而言之，价格和性能之间的权衡都会影响对CCD 或是CMOS 的评定，具体取决于杠杆、规模和供应安全性。
2镜头机器视觉系统镜头选型主要包括：靶面尺寸、焦距、镜头分辨率、接口类型、工作距离、景深等选型计算。
2.1靶面尺寸靶面尺寸也叫像面尺寸，是相机的传感器尺寸，镜头的靶面尺寸表征的是镜头可以适应的最大的相机传感器尺寸。
目前，工业相机通常使用CCD或者CMOS传感器作为像面接收器，有面阵和线阵两种，其工作区域的形状分别为矩形或线形，传感器的工作区域必须包含在镜头所确定的像面圆形区域之内。
在镜头的参数中，也经常使用传感器的大小来表示视场大小。
2.1.1面阵相机镜头面阵传感器是由许多像素单元组成的一个矩形阵列，每个像素单元都是一个方形传感器。
面阵传感器的大小通常是以其对角线的长度来表示的。
目前常用的面阵传感器有：表格 2 相机靶面尺寸2.1.2线阵相机镜头线阵传感器也是由许多像素单元组成，与面阵传感器不同的是，这些像素单元排成一个单列。
线阵传感器的大小则是以像素单元的数量和大小来表示的。
线阵传感器的规格有1K、2K、4K、8K、12K等，像素单元有5µm、7µm、10µm、14µm等。
在镜头参数中线阵相机以成像圆直径近似表征靶面尺寸。