从2D测量到半导体和电子测量系统中的3D趋势的增加导致对OEM相机的要求更为严格。

除了分辨率和框架速度以进行准确的3D计量学，还有相机参数还需要考虑。 以下是其他一些机器视觉摄像机参数，包括在分析自动化系统中摄像机的拟合时包括：

*分辨率（水平X垂直像素）

今天4至25兆像素相机很常见。 更高的分辨率允许更大的检查区域和/或更高的精度

*像素大小

消费者相机的像素尺寸小于1 um，而机器视觉摄像头通常具有4到10UM的像素尺寸。 较小的像素可能会导致较便宜的相机，以较差的测量准确性。

*框架速度

系统速度是在线设备制造商最重要的卖点之一。 这是通过提高帧速度直接实现的。

*数字接口

选择极大地影响了系统设计，因为它决定了电缆的长度，灵活性和整体系统成本

*功能和软件支持

这在设计阶段很重要，但它也会影响设备一生中的维护成本。

*光谱响应

图像传感器的光谱响应必须匹配所使用的光源的光谱响应。 照明器波长和传感器量子效率（QE）之间的匹配差会导致由于图像中的噪声过多而导致的测量准确性差，或者会导致选择更昂贵的光源。

*阅读噪音

这决定了黑暗图像区域中的噪声底，并影响了测量的准确性

*全井容量

这决定了图像的明亮区域的噪声并影响测量的准确性

*照片响应线性

大多数测量方法都假设像素对光的线性响应，但这可能不是原始图像传感器输出

*图像非均匀性

暗信号不均匀性（DSNU），照片响应不均匀性（PRNU），条纹，阴影和有缺陷的像素，列和行都会影响测量精度

*模块化传输函数（MTF）

MTF确定图像的“尖锐”是如何“尖锐”的，并确定可以检测到的最小误差以及测量精度。 请注意，图像传感器的MTF是波长依赖性的，并且通常在更长的波长（例如近红外光）下恶化

并非所有这些参数都可以同时优化，最重要的规格取决于应用程序。 通过优先考虑最关键的规格，可以避免不必要的费用。 半导体和电子制造中常用的几种测量方法为此提供了很好的例子。

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3D计量纸

Source: Camera Requirements for 3D Metrology