车间主任老李对着一块布满精密电路的PCB板发愁，身后的新设备闪烁着幽幽蓝光，几秒后屏幕上清晰标注出一个微米级的虚焊点，他长舒一口气——这双“机器眼”比他熬红的眼睛可靠多了。
一台稳定的工业相机配合得当的工业视觉方案，能在几毫秒内完成人眼需要数分钟甚至无法完成的检测任务-1。
机器视觉简单说，就是让机器有“眼睛”和“大脑”。整个过程就像人眼看东西再思考一样：工业相机先捕捉画面，然后把图像数据传给处理单元进行分析，最后做出决策-1。
这里面最基础也最重要的硬件就是工业相机。它可不是普通的摄像头，得具备高帧率、高分辨率的特点，专门为工业检测而生-1。
现在主流的工业相机传感器已经从CCD转向了CMOS，为啥？CMOS响应快、功耗低、成本还友好，俨然成为市场上的主流选择-7。
这个转变背后，是工业生产对效率的极致追求。
选对工业相机，这事儿门道可多了。第一个要考虑的是传感器类型——前面提到的CMOS现在是绝对主流-7。
传感器尺寸直接影响图像质量和视角。大传感器能捕捉更多光线，但系统整体成本和体积也会增加-7。
用白话讲，传感器尺寸的选择就是一场“够用就好”的智慧。
分辨率与帧率这对参数，常常需要做权衡。高分辨率意味着能看清更细节的缺陷，但帧率可能就得降下来-7。
在快速流水线上，你可能更需要高帧率来捕捉运动中的产品，这时候适当降低分辨率是明智的。
相机的快门模式分两种：卷帘快门和全局快门。卷帘快门像扫描仪一样逐行曝光，拍静止物体还行，但拍快速移动的物体就容易产生变形-7。
全局快门则是所有像素同时曝光，完美捕捉高速运动，当然价格也更“美丽”。选哪种，得看你的产线速度有多快。
数据传输接口也很关键，主流的有GigE Vision、USB3 Vision和CoaXPress。GigE适合长距离传输，USB3即插即用很方便，CoaXPress则是未来高速高分辨率应用的趋势-2。
最后别忘了一个重要问题：选彩色相机还是黑白相机？这取决于你要检测什么特征。彩色相机能分辨颜色差异，而黑白相机在对比度和分辨率上往往表现更佳-7。
在工业视觉圈里有句老话：好的打光方案，等于解决了70%的检测难题。光源选不对，再牛的相机和算法也白搭-9。
光源的作用可不仅仅是“照亮”那么简单。它要突出被测物体的关键特征，把目标从背景中清晰分离出来，还得克服环境光的干扰，保证图像稳定-4。
LED光源现在是绝对的主流，为啥这么受欢迎？因为它形状自由度高，可以根据检测需求定制各种形状；使用寿命长，能连续工作上万小时；响应速度极快，能实现多光源频闪-9。
不同颜色的光源能创造奇迹般的检测效果。基本原理是利用颜色对比：用对比色照射，目标会变暗；用相近色照射，目标会变亮-4。
举个例子，要检测蓝色标签上的黑色印刷，用红色光源可能比白色光源效果更好，因为红色光下蓝色会变暗，黑色文字反而更突出。
照明方式更是五花八门。高角度照射适合精细检测；背光照射能勾勒物体轮廓；同轴光则能有效避免反光，特别适合检测光亮表面-9。
选光源时，别只看亮度，均匀性、光谱范围、稳定性和响应速度这些指标都很重要-4。
传统的机器视觉基于规则，适合场景固定、特征明确的任务。但现在工业场景越来越复杂，深度学习的加入让机器视觉有了“举一反三”的能力-1。
深度学习视觉系统的工作流程很精妙：相机采集图像，经过预处理后，由AI模型进行分析推理，最后输出结果驱动后续操作-8。
这种系统特别擅长处理那些“说不清道不明”的缺陷。比如同一类产品有多种不同外观的瑕疵，传统算法可能需要为每种瑕疵单独写规则，而AI模型学会了就能自己识别-1。
在工业视觉中，AI的应用形式多种多样。图像分类能判断产品是否合格；目标检测可以同时定位多个零件的位置；语义分割则能区分图像中不同区域-1。
现在更先进的做法是“传统算法+AI算法”融合。用传统算法做预处理提取特征，再用AI做复杂分析，这样既能保证效率，又能提高适应性-1。
2D视觉有个天生短板——它只能看到平面。对于需要深度信息的场景，比如零件抓取、曲面检测，3D视觉就派上用场了-3。
3D视觉引导系统通过获取物体的三维空间信息，能精确引导机械臂完成抓取、分拣、装配等任务。简单说，它让机器人真正“看懂”了三维世界-3。
主流3D成像技术包括结构光、双目视觉和激光扫描。其中结构光方案在点云质量和精度上表现突出，被广泛应用-3。
3D视觉系统的精度能达到什么水平？部分先进方案的测量精度最高可达0.1毫米，而且能根据不同工作距离进行调整-3。
从2D到3D，这不仅仅是维度的增加，更是工业视觉应用场景的极大拓展。对于那些需要处理不规则物体、复杂装配的任务，3D视觉几乎是唯一的选择。
工业视觉的未来有几个清晰的方向。3D机器视觉正在快速普及，尤其在需要深度信息的复杂场景中-1。
端侧智能也是明显趋势，将AI算法直接部署在工业相机或嵌入式芯片上，减少对云端计算的依赖，降低延迟，满足实时性要求-1。
随着技术的民主化，低代码/无代码平台正在降低工业视觉的使用门槛。非专业人员也能通过拖拽模块快速搭建检测系统-1。
市场方面，2025年全球工业智能相机市场规模已经相当可观。中国市场也增长迅速，应用覆盖制造业、智能交通、安全监测等多个领域-5。
国内外的知名厂商包括海康威视、大华股份、凌云光、Basler、Cognex等，它们在不同细分领域各有专长-5。
生产线上，一台最新型号的3D相机正在扫描汽车零部件的装配情况，机械臂根据实时数据微调动作，将误差控制在0.1毫米内。隔壁车间，AI视觉系统刚刚拦截了一批有隐蔽划痕的手机外壳，避免它们流向市场-3。
