?一、照明要求
照明穩定性：工業機器視覺系統對光照強度和顏色的穩定性要求很高。因為光照的變化會導致圖像特征發生改變，影響視覺系統對物體的識別和檢測精度。例如，在電子元件的外觀檢測中，如果照明強度不穩定，可能會使元件表面的微小瑕疵時而可見，時而被忽略。所以需要使用穩定的照明設備，并且最好配備光強調節和監測裝置，以保證光照強度的波動在允許范圍內，通常光照強度變化應控制在 ±5% 以內。
照明均勻性：照明的均勻性也非常關鍵。不均勻的光照會產生陰影和反光，掩蓋物體的細節特征。比如在檢測金屬表面的劃痕時，不均勻的光照可能會使劃痕處反光，使視覺系統誤判。一般要求照明不均勻度小于 10%，在整個視場內提供均勻一致的光照條件，確保圖像的各個部分都能清晰地呈現物體的特征。
照明方式選擇：根據不同的檢測任務和物體特性，選擇合適的照明方式。如對于表面光滑的物體，可能需要采用漫反射照明來減少反光；對于具有一定高度差的物體，可采用多角度照明來突出物體的輪廓。常見的照明方式包括背光源、環形光源、條形光源等，它們分別適用于透明物體檢測、物體表面細節檢測和物體輪廓檢測等不同場景。
二、圖像采集要求
分辨率合適：圖像分辨率要根據檢測任務的精度要求來確定。對于高精度的檢測，如精密電子芯片的引腳檢測，需要高分辨率的圖像來清晰地顯示引腳的細節，一般要求每毫米的像素數在幾十到上百個。但分辨率過高也會增加數據量和處理時間，所以要在精度和效率之間進行平衡。
幀率滿足需求：幀率決定了視覺系統每秒能夠采集的圖像數量。在檢測快速運動的物體時，需要較高的幀率，以確保能夠捕捉到物體的完整運動過程而不失真。例如，在高速自動化生產線上對運動的零部件進行檢測，幀率可能需要達到每秒幾十幀甚至更高，這樣才能準確地獲取物體在不同時刻的狀態，實現動態檢測。
色彩準確性：如果檢測任務涉及顏色識別，如對產品包裝的顏色印刷質量進行檢測，那么圖像采集設備（如相機）的色彩準確性至關重要。相機需要有良好的色彩還原能力，并且要進行色彩校準，以保證采集到的圖像顏色與實際物體顏色一致。一般采用標準的色彩校準板對相機進行校準，使色彩誤差控制在可接受的范圍內。
三、圖像處理要求
算法準確性：工業機器視覺系統依賴各種圖像處理算法來實現目標檢測、識別、測量等功能。算法的準確性直接影響檢測結果的可靠性。例如，在缺陷檢測算法中，要能夠準確地區分真正的缺陷和物體表面的正常紋理或雜質。這需要對算法進行大量的測試和優化，使用實際的樣本數據進行訓練，不斷調整算法參數，使誤判率和漏判率盡可能低。一般要求缺陷檢測的準確率達到 90% 以上。
處理速度快：在工業生產環境中，機器視覺系統通常需要實時處理圖像，以跟上生產線的速度。所以圖像處理算法要有較高的執行效率，能夠在短時間內完成圖像的處理和分析。對于一些復雜的算法，可以通過硬件加速（如 GPU 加速）或者優化算法結構來提高處理速度。例如，在汽車零部件的在線檢測中，每一個零部件的檢測時間可能只有幾分之一秒，圖像處理必須在這個時間內完成。
適應性強：生產環境和被檢測物體的特征可能會發生變化，圖像處理算法需要有一定的適應性。例如，產品的外觀可能會因為原材料批次不同而有微小的差異，算法要能夠在這些變化的情況下仍然準確地完成檢測任務。這可以通過采用具有魯棒性的算法或者對算法進行動態調整來實現。
四、系統集成與校準要求
機械安裝精度：機器視覺系統的各個部件（如相機、光源、鏡頭等）需要精確安裝。相機的安裝位置和角度要保證能夠獲取到完整、準確的物體圖像。鏡頭的焦距和光圈等參數要根據視場大小和景深要求進行精確調整。例如，在機器人視覺引導的應用中，相機安裝的位置誤差可能會導致機器人抓取物體的位置不準確，一般要求相機安裝位置的精度在毫米級別。
系統校準與標定：為了確保視覺系統測量的準確性，需要進行系統校準和標定。包括相機的內部參數（如焦距、像素尺寸等）和外部參數（如相機相對于物體的位置和姿態）的標定。通過使用標準的標定板和精確的測量工具，建立圖像坐標和實際物理坐標之間的準確對應關系。標定的精度直接影響測量結果的準確性，例如在三維物體的尺寸測量中，標定誤差應控制在 1% 以內。
與其他設備的通信與協同：工業機器視覺系統通常需要與其他自動化設備（如 PLC、機器人等）進行通信和協同工作。它要能夠接收來自其他設備的觸發信號，如生產線的啟動 / 停止信號，同時也要能夠將檢測結果及時反饋給其他設備，如機器人的控制指令。通信接口要穩定可靠，數據傳輸的延遲要盡可能小，以保證整個自動化生產系統的高效運行。