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畸变视觉检测中如何确定镜头的焦距为特定的应用场合选择合适的工业镜头时必须考虑以下因素：· 视野 - 被成像区域的大小。· 工作距离 (WD) - 摄像机镜头与被观察物体或区域之间的距离。· CCD - 摄像机成像传感器装置的尺寸。

海维鑫在线检测系统主要由网络服务器、高速工业相机、高速信号处理与控制、光照系统、计算机工作站以及检测机架等组成。通过线阵CCD扫描相机，采1集产品表面图像，由的图像采1集卡将图像数据传送到计算机系统，计算机对每幅图像进行预处理、分割、匹配等运算，与标准模板图像进行比较，如果发现有不一致的区域并且超过设定的偏差范围，则信号灯响亮；显示缺陷信息，缺陷类型自动识别；输出缺陷结果；全程设备智能化监控，从而达到产品智能化管理的目的。人工智能在线检测系统可以应用在多个领域，比如接装纸，帘子布，光学薄膜，包装，食品包装等。

在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。

光源选型基本要素:

对比度:对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。

在现代化的大生产之中，视觉检测往往是不可缺少的环节。比如，航空航天电器元件的筛选、食品包装安全、显示器玻璃、手机外观、印刷品、薄膜、金属带材、汽车零件、电路板线路、***包装的正误、IC字符印刷的质量、电路板焊接的好坏等等，都需要众多的检测工人，通过肉眼或结合显微镜进行观测检验。随着社会科技化、机械化的发展，机器将会代替人工进行机械性的工作，因此，机器视觉将在未来会有更好的发展前景。