2. 机器视觉采集基础

机器视觉系统的第一道关口是“把光变成可计算的数字图像”。如果采集环节已经丢失了信息，后续算法再强也无法恢复。因此理解图像采集的物理链路、传感器差异以及曝光与增益的作用方式，是产线视觉集成的基本功。

一、图像采集的物理链路

典型工业相机的采集链路可以概括为：光学成像 → 光电转换 → 模拟/数字量化 → 读出与传输。镜头把被测物反射或透射的光聚焦到传感器感光面；传感器像素把入射光子转换为电荷；电荷经读出电路转为电压，再由 ADC 量化为灰度值；最后通过 GigE Vision、USB3 Vision、Camera Link 或 CoaXPress 等接口送到主机。

这条链路中，真正决定“图像是否可用”的往往是三个量：到达传感器的光通量、传感器把光转成电信号的效率、量化与传输是否引入噪声或丢帧。曝光时间、增益、光源亮度、光圈大小共同影响第一项；传感器类型与像元尺寸影响第二项；接口带宽与触发方式影响第三项。

二、传感器类型：CCD 与 CMOS 的工程取舍

工业相机主流传感器分为 CCD 与 CMOS。CCD 把电荷逐行转移到统一读出节点再转换，像素一致性好、噪声低，但功耗高、读出速度受限、成本高，适合对均匀性要求极高的检测。CMOS 在每个像素内集成放大与读出电路，可并行输出、帧率高、功耗低、集成度高，现代背照式（BSI）与全局快门 CMOS 已能兼顾灵敏度与速度，是当前产线视觉的主流选择。

选择时更应关注快门方式而非仅看 CCD/CMOS 标签。卷帘快门逐行曝光，拍摄运动物体时会产生倾斜、果冻效应；全局快门所有像素同时曝光，适合传送带上的运动工件。若产线节拍快、工件在曝光期间仍在移动，应优先选全局快门 CMOS。

三、分辨率与帧率：先算清需求再选型

分辨率决定最小可分辨特征。工程上常用“视场 ÷ 最小特征”估算所需像素数，并留出 2～4 倍余量。例如检测 30 mm 宽视场内 0.1 mm 的缺陷，若要求缺陷至少占 3 个像素，则横向像素数约为 30 ÷ 0.1 × 3 = 900，考虑余量可选 1280 或 1920 像素宽相机。

帧率必须与节拍匹配。若产线每分钟通过 120 件，单件检测需 1 次拍摄，则最低帧率约 2 fps；但若需多工位或多次曝光，应按实际拍摄次数累加。同时要核算数据带宽：带宽 ≈ 宽 × 高 × 位深 × 帧率。以 1920×1080、8 bit、60 fps 为例，约 1920×1080×1×60 ≈ 124 MB/s，千兆网理论 125 MB/s 已接近上限，需考虑压缩、降低帧率或改用万兆网/CoaXPress。

四、曝光与增益：质量调节的两个旋钮

曝光时间决定传感器收集光子的时长，直接决定图像亮度与运动模糊程度。曝光越长，信号越强、信噪比越好，但运动物体越容易拖影。增益是对读出信号的电子放大，能提亮图像，但会同步放大噪声，且不增加实际光子数，因此优先加曝光、慎加增益是基本原则。

实际操作中可遵循以下顺序：先固定光圈与光源，使图像在目标曝光下灰度落在合理区间；若亮度不足，先延长曝光至运动模糊可接受的上限；仍不足时再小幅提高增益，并观察噪声是否影响特征提取。判断依据可看直方图：理想情况灰度分布不贴左（欠曝）也不贴右（过曝），背景与特征峰可分离。

五、采集参数检查清单

采集基础的核心不是记住参数，而是建立“光—电—数”的因果意识：任何一次调曝光、调增益、换镜头或改帧率，都会在图像上留下可观察的痕迹。把这些痕迹与产线节拍、检测精度对应起来，才能为后续触发同步与 PLC 集成打下可靠基础。