前言：本文分析工业相机的靶面、镜头和精度的约束和相关关系：所谓工业相机（整机）这里指的是：相机 + 镜头。

我们先把各个参数列个表述。整机参数分别由相机和镜头参数联合决定。本文略过基础知识， 阅读者需具备基本视觉知识

非常透彻的 介绍了几乎所有常用的相机参数计算选择工具 

下表，列举了工业相机的主要参数：

值得注意的是，工业相机最终表现出来的参数，是由相机参数和镜头参数，以及外部条件约束，组合起来的。有些参数，相机机身有，镜头有，有的是联合表述。

 这些参数要搞清楚，才不会混淆，导致计算错误。

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准备知识1：相机像素和分辨率 

像素和分辨率的关系

准备知识2：图质量和精度的决定因素：

对机器视觉而言，3个决定因素：

• 相机： 分辨率、传感器类别类别
• 光学镜头：工作距离，焦距
•  光照：光照均匀度、 光强、降低杂散光、背景噪音

准备知识3：应用场景：

2D 读码

零件测量【距离】

缺陷检测【光照为最关键】

视觉导航

装配

一、CCD/CMOS靶面尺寸型号标准：

白圈表示光导摄像管成像区域，绿色部分表示CCD/CMOS靶面区域：

典型靶面尺寸类型和定义：

【表一】

二，计算方法汇总：

2.1 放大倍数的计算方法

Md = CmosH / FovH = 3.2mm / 330mm = 0.0096

2.2 视场的计算方法

2.1.1  工业相机实际计算的视野（长边）

 X = (600) * 3.2 / 8mm = 240 mm

公式应用：已知被测物长边330mm,焦距8mm,相机传感器长边3.2mm，需要的镜头到物体距离： 330*8/3.2 = 825mm

反求焦距

如果已知物体拍摄尺寸，比如330mm,和距离600mm, 相机靶面大小3.2mm,求焦距：

F = 600*3.2 / 330 = 5.8 mm  

2.1.2 镜头视野；

2.2  FOV-Part分辨率的计算

相机所需最小分率计算[案] -  视野下能否拍最小的物体 - 传感器靶面像素需求计算方法-缺陷和物体检测计算方法和举例：

[Franklin案】When we are designing a machine vision system, two of our most important considerations are the sizes of the part and the defect.

That is,

• what is our Field of View (FOV)
• and within that FOV what is the smallest defect we can reliably detect?

Let’s say the part is 40mm square and we need to detect a .02mm defect. The following formula determines the camera resolution required: FOV/ Defect size = Number of gradations (pixels) 40mm/ .02mm = 2,000

公式2.2

 = 144 

 那么一个640水平像素的相机可以满足要求。

【Franklin案】这里FOV，理解为测距离的长边上。

举例2：

测试的长边为:330cm,测试的物体最小长边为：3cm，计算：

330/3*4 = 440 pixel ，选用640相机可以满足要求

举例3：

2.3 [案】 - Defect是否满足相机的精度能否满足需求 - 传感器靶面像素需求计算方法-测量和抓取应用计算方法和举例：

determines the camera resolution required:

公式2.3 determines the camera resolution required: 已知被测物需求精度，求相机分辨率

 FOV(H) / D

举例：

测试的长边为:330cm,测试的精度要求为0.05mm，相机精度要求为

330/0.05 = 6600，当然，选用640相机不可以满足要求

公式2.3-2 determines the camera resolution Enough or Not: 已知相机分辨率，看是否满足要求

 FOV(H) / Nh = 2/640 

举例：

测试的长边为:2寸,测试的精度要求为0.01寸，计算：640 * 480  能否满足精度要求。

2/640 = 0.0031，选用640相机可以满足要求

小结：提高精度和减少FOV的办法，多个相机：

三、靶面尺寸和相机像素关系：

3.1 放大倍率

3.1.1 应用场景-相机放大倍率：

公式3.1

Md = S/Hd = 3.2mm / 33cm = 0.0096

3.1.2 精度倒算-镜头放大倍率计算

4.8÷(0.05×1,000)=0.096

【Franklin案】 这两个方法，一个站在要拍全物体角度，一个是要拍到最小物体角度。那么到底用哪个来衡量？

我们倒算一下，就是已知放大倍数，求可辨别测量精度：

R = S / M = 4.8 / (C * 0.096) = 0.05 mm = Hmin

R = S / M = 4.8 / (C * 0.0096) = 0.5 mm > H min

也就是满足全尺寸的拍摄的话，最小精度不能满足。

3.1.3 分辨率倒算-镜头放大倍率计算

S = 1/(2*0.1*M) = 1/(2*0.1*0.096)= 52 lp/mm

S = 1/(2*0.1*M) = 1/(2*0.1*0.0096)= 520 lp/mm

四、速度 - 针对速度和曝光时间，产品是否拖影影响：

已知：检测范围FOV 为 80 mm *80 mm ,200万像素CCD（1600 *1200）,相机或产品运动速度 12M/min = 200mm/s

4.1 曝光时间计算：

T = FOV(H) / (S*R) = 80/ (1600 * 200) = 0.00025s 

 参考：

1 史上最全的工业相机CCD/CMOS靶面尺寸规格说明

史上最全的工业相机CCD/CMOS靶面尺寸规格说明_景通仪器

2 工业相机基本参数以及选型参考（二）

工业相机基本参数以及选型参考（二）_-牧野-的博客-CSDN博客_工业相机参数

3 相机的像素精度，物理定位精度，亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积

相机的像素精度，物理定位精度，亚像素定位之间的关系和进行像素的固定误差累积-工业视觉/halcon-少有人走的路

4    分辨率，精度，公差的关系

视觉检测 分辨率，精度，公差？ | 基恩士中国官方网站

5 工业相机视野与分辨率计算（相机选型与计算）

工业相机视野与分辨率计算（相机选型与计算）_Three_ST的博客-CSDN博客_相机视野和分辨率的关系

6 工业相机镜头焦距、工作距离、视野等选型的计算

勇哥的视觉实验：工业相机镜头焦距、工作距离、视野等选型的计算-视觉实验-少有人走的路

7 相机焦距与视场角

相机焦距与视场角_白水煮蝎子的博客-CSDN博客_相机视场角

8 我的参考

【深度1】工业相机的选择：- 镜头- 详细例子_Franklin的博客-CSDN博客_工业镜头分辨率怎样匹配相机