硬件的选型

稳定的图像特征提取是图像分析与图像识别的前提，确保一个稳定的成像传输到图像处理中心才能确保软件处理图像的准确性。很多因素都会影响成像的稳定性，比如周边环境，物体变化，视觉硬件的影响等。

视觉检测的硬件的选型是个有难度的活，它需要工程师对硬件本身和硬件供应商都非常熟悉，需要有足够的选型经验。在实验室运行的机器视觉系统和实际工作场景运行的系统面对的环境是天差地别的。

编程和操作方便

简洁、直观的图形界面是容易使用和设置的关键。当今机器视觉产品之间的主要区别在于它们的图形接口。接口应该从“设置”和“操作”这两方面来评价。对一个工程师来讲，它应该非常复杂，而对于一个操作者来说应非常简单。

亚像素精度

视觉系统的分辨率是系统能分辨的特征。例如，“1的视觉范围(FOV)使用一个640x480像素的计算机图像将得到1/640的分辨率或0.00156”。实际上，机器视觉算法具有亚像素的能力。也就是说，这些算法能够测量或得出比一个像素更小的单位。

视觉检测包含一些重要部件，光源，镜头，相机，图像采集卡，数据传输，图像处理和测量软件等。随着各个部件的性能的提升，机器视觉系统的能力也呈指数级增长。系统的复杂度取决于特定的应用需求。选择部件，不仅仅要考虑部件的性能能否满足需求（比如分辨率，帧率，测量算法等），同时需要考虑系统终所处的环境条件。比如在工业领域，视觉检测系统多少钱，这些环境条件包含部件变化，移载，***，处理接口，振动，视觉检测系统，环境光，温度，视觉检测系统价格，灰尘，油污，水，机器视觉检测系统设备，电磁辐射等。在极端恶劣条件下，有时候需要将机器视觉组件添加保护措施。典型的例子，有些相机需要在相对洁净环境下使用。不过，通常情况下，工业环境是能够满足工业相机的直接使用的。

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