一台小小的相机选错型号，可能导致整个智能产线检测失灵，这个常常被忽视的选择背后，隐藏着生产线“眼睛”的智慧秘密。
一家食品包装厂的产线上，传送带快速移动，突然系统警报响起——包装封口检测连续出现误判。技术员紧急排查发现，问题出在新换的工业相机上。
这台相机本身性能优秀，但类型与高速运动的产线不匹配，导致图像拖影严重-4。在更换为适合动态拍摄的全局快门相机后，误判率从15%骤降至0.05%以内。
工业相机视觉检测分类为两个最基础的阵营：面阵相机和线阵相机，这决定了它们看世界的基本方式。面阵相机像我们平时用的相机，一次曝光就能捕捉完整的二维图像，适合对静止或缓慢移动的物体进行检测。
这种相机在定位、识别和尺寸测量等静态检测场景中表现出色-1。很多刚接触工业视觉的朋友可能会认为，这不就是相机的正常功能吗？
但工业环境复杂多变，当检测对象变成连续运动的材料时，面阵相机就不够用了。这时候线阵相机登场，它采用逐行扫描的方式工作，特别适合检测高速运动物体或宽幅材料。
想象一下印刷机上的报纸快速通过，或者宽达数米的金属板材需要检测表面瑕疵，线阵相机能够捕捉到每一个细微的缺陷，通过运动拼接形成完整图像-1。
工业相机的分类远不止面阵和线阵这么简单。从输出信号类型来看，工业相机视觉检测分类为模拟相机和数字相机两大类。这个分野可能很多人不太注意，但它直接影响图像质量和系统稳定性。
模拟相机输出的是模拟信号，需要通过图像采集卡转换为数字信号，在这个过程中容易受到电磁干扰，动态范围也有限。而数字相机直接输出数字信号，抗干扰能力强，传输更精确-10。
另一个关键分类维度是传感器技术。工业相机按照传感器类型分为CCD相机和CMOS相机。CCD相机技术成熟，成像质量高，尤其适合高速、高精度应用场景。
但它的缺点是成本较高，功耗也相对较大。而CMOS相机功耗低，价格亲民，随着技术进步，其成像质量已逐渐接近CCD相机，在常规项目中应用广泛-10。
从色彩能力角度，工业相机视觉检测分类为黑白相机和彩色相机。你可能直觉认为彩色相机更好，因为能提供更多信息，但工业检测有它的特殊性。
黑白相机直接将光强信号转换成图像灰度值，生成灰度图像，在某些边缘检测场景中精度反而更高。彩色相机则通过获取红、绿、蓝三个分量的光信号输出彩色图像，适用于需要颜色识别的应用-4。
接口协议这个看似技术的选择，实则直接影响系统的传输效率和稳定性。目前主流的接口包括GigE Vision、USB3 Vision和CoaXPress等。
GigE Vision采用以太网传输，支持长距离、低成本连接，是当前市场的主流选择。USB3 Vision即插即用，适合中短距离应用；而CoaXPress则是单线缆传输，被认为是未来高速高分辨率应用的趋势-1。
在实际应用中，工业相机的分类选择直接关系到检测效果。在物品表面瑕疵检测场景中，对光线、像素和清晰度要求极高。金属表面检测还需额外考虑反光问题，这需要选择合适的光源和相机组合-10。
而对于快速运动的物体检测，情况就完全不同了。这里有个实用的经验法则：曝光必须发生在采集物体移动量小于一个像素的时间内。
如果物体以1厘米/秒的速度匀速移动，且物体分辨率设置为1像素/毫米，那么需要的最大曝光时间是1/10秒。实际操作中通常将曝光时间设置得更短，比如1/20秒，就能保持物体在移动半个像素内成像-4。
车身间隙面差检测是另一个典型案例。在神龙汽车成都工厂，通过应用AI视觉技术检测系统，实现了车身间隙面差的自动测量，大幅提升了检测效率和一致性-2。
随着技术进步，工业相机已经从二维走向三维。3D视觉系统为图像增添了深度信息，通常使用激光测量距离和计算深度-7。
这种技术虽然在一定程度上增加了系统复杂度和成本，但对于某些应用来说是至关重要的。
例如在机器人引导领域，3D视觉能够精确定位空间中的物体位置，引导机械臂准确抓取。增加深度信息使得复杂装配成为可能，特别是在微芯片组装等需要微米级精度的场景中-7。
国内企业如迁移科技专注于3D工业相机和视觉系统的研发，其产品采用光栅结构光方案，能够对各种尺寸、材质、亮暗的物体生成高质量点云数据-3。这类相机的点云质量已达到行业领先水平，为智能制造提供了强有力的支持。
中船鹏力的3D工业相机结合AI技术，突破了复杂光照环境下的点云生成难题，实现了更精准的3D测量、识别和检测，已成功应用于压缩机上下料、拆码垛等多种场景-8。
生产线上，包装封口检测恢复正常，误判率降至0.05%以下。技术员看着稳定运行的产线，不同类型的工业相机像不同特长的质检员，在各自岗位上发挥着不可替代的作用。
