如何在机器视觉系统快速的选择需要的硬件设备
机器视觉系统构造中主要部分就是选择硬件，这部分需要根据前面的规范以及确定的需求来配合。设计合理的满足要求的参数，通过参数来选择硬件，这不仅需要从整体上把握整个系统构建，还需要从单个硬件，比如相机、镜头、光源、采集卡等，灵活搭配，当然这其中也要考虑价格因素，因为机器视觉系统的成本通常会体现这个环节；软件部分的价格比较灵活。那么如何来选择系统所需的硬件呢？掌握一些基本知识往往会事半功倍，有助于有效地搭建出满足客户需求的视觉系统。
Ballpark Speed 活动领域速度
在计算分辨率之后，就可以ballpark需求的处理速度了。整个的处理负载是每个视角的处理负载之和。对处理负载最好的初始估计是每秒输入数据的像素数。自然地，这不会考虑到需要的处理类型。一些图像处理算法内在是较快的，而其它则占用的更多的处理资源。
为了估计处理负载，用以下关系：
Rp = Ri(horiz) ? Ri(vert) / Ti
在这里：
Rp 是像素速率，单位是像素/秒
Ri 是图像分辨率（对于线阵相机，垂直分辨率是1）
Ti 是获取图像间隔的最小时间（对于线阵相机，这等于Ts）
例1: 继续上面的例子
先前计算的图像分辨率是320 x 240像素。如果规范（specification）需要零件会每隔三秒来到，那么处理负载估计为：
Rp = Ri(horiz) ? Ri(vert) / Ti = 320 pixels/row ? 240 pixels/column / 1/3 sec/image = 230,400 pixels/sec.
例2: 继续上面的例子
先前计算的图像分辨率是1600 x 1200 pixels。规范需求系统能够每秒钟处理两个零件。则估计处理负载为：
Rp = Ri(horiz) ? Ri(vert) / Ti = 1600 pixels/row ? 1200 pixels/column / 1/2 sec/image = 3,840,000 pixels/sec
例3: 继续上面的例子
先前计算的图像分辨率是1600 pixels，扫描速率为0.0025 sec/scan.因为网页是虚拟滚动的，使用的图像速率就是扫描速率。估计处理负载为：
Rp = Ri / Ts = 1600 pixels/scan / .0025 sec/scan = 640,000 pixels/sec.
在项目的这点上，这是太接近而不用担心处理负载超过估计值。接下来的讨论可能会影响到处理负载，算法的类型和软件包的效率对可接受的处理负载有很大的影响。这里有一些粗糙的指导：
在PC机上10,000,000 pixels/second及其以下的速率都是可接受的。
100,000,000 pixels/second以上的速率就需要更复杂的专用图像处理计算机。
Select Hardware Processing Option选择硬件处理配置
在理解了相机类型和处理负载后，开发者就能作出一些关于使用处理硬件类型这些基本的决定。这些硬件有如下：
基于计算机；集成系统；集成相机；视觉引擎
PC Based 基于PC
个人计算机已经成为机器视觉处理的主力军。在典型的配置中，开发者选择个人计算机和它的配置（例如，内存、存储、处理器速度），图像采集卡，相机和使用的软件包。基于PC的系统能够处理需求像素速度达到10,000,000/second的大多数机器视觉应用，而且还能够处理更高速度要求的应用。
Packaged Systems 集成系统
可以应用的视觉系统都是完备的。也就是说，它们包括处理器、相机、图像采集卡和软件。今天，这些视觉系统都围绕一个微处理器或多个微处理器来构建，使用一个标准的操作系统。一些集成系统也包括为处理高处理负载的特殊处理器。集成系统有跟PC一样的处理能力，有时会比PC更高。
Integrated Camera 集成相机
一个集成的相机是在相机中集成了一个嵌入式处理器，采用同样的封装，还集成了连接的组件。集成相机是各不相同的，因为它们比集成系统成本低，并且在集成系统的应用范围不常见。它们有接近基于PC系统的处理能力。
Vision Engine 视觉引擎
可利用的视觉引擎种类繁多，从直接插入PC的板载式的到整个独立封装的。它们由单个高速处理器或一排高处理器组成。因为这些视觉引擎由平行处理器组成，而且处理器的数目可以增加到匹配上处理负载，因此在处理能力上理论上是没有限制的。但是，视觉引擎非常昂贵，而且通常需求特别的编程技巧。
Select the Camera 选择相机
在选择相机上面，开发者已经决定使用哪种相机，线阵还是面阵，需求多大视场，还有从相机（和图像采集卡）所需的图像分辨率。现在的任务就是选择要使用的相机或几个相机。第一步就是要识别应用所需求的所有特殊相机，然后使得相机的图像分辨率与根据应用需求计算出的图像分辨率一致。在图像分辨率之前必须考虑特殊相机的特性，因为它们的选择性通常会减少相机的选择范围，因此还会减少图像分辨率的选择范围。
Area Camera 面阵相机
特殊需求：
逐行扫描－逐行扫描的优点是在物体运动的时候需求电子快门或strobed灯。
Blooming Resistance –CID相机有最高的阻抗。在高亮度下的场景用CID相机可获得最好效果。其它的相机有anti-blooming特征的图像传感器，而且对一些应用是合适的。最好的选择是应用照明来消除或减少闪烁和反光来避免潜在的blooming。
颜色－机器视觉开发者有两种彩色相机可供选择。单芯片彩色相机很便宜，但是提供的图像分辨率大约为一幅单色图像三分之一。三芯片彩色相机有更高的图像分辨率，但是通常比较昂贵，而且需要一个更贵的图像采集卡。
Image Resolution 图像分辨率
尽管图像分辨率达到8000像素的线阵相机是可用的,但是这些更长的阵列比2048像素的阵列或较小像素阵列更昂贵,这也是目前光学和packaging技术面临的挑战。在一些应用中,一些线阵相机能够装配起来以至于它们的线性视角是具有相机到相机较小重叠的直线。
在例子3中,需求的图像分辨率是1600像素.2048分辨率的相机就能满足这种需求.
Select the Grabber选择图像采集卡
图像采集卡是相机接口的一般术语。对图像采集卡的选择应该如下组织：
相机特征－图像采集卡必须与相机输出兼容（比如，模拟或数字），必须与相机数据传输率兼容，与相机时序兼容；
计算机硬件－图像采集卡必须在机械上和功能上与计算机和操作系统兼容；
显示功能－应用需求连续的更新图像显示或需求无损坏图像重叠，这些需求都会从集成到图像采集卡上的显示硬件中得到实现。在应用中成本很重要，没有集成的显示控制器的图像采集卡将更具有意义；
板载处理－没有板载处理的图像采集卡是可用的，比如简单的查询表功能，或DSP处理器的全blown阵列。取决于应用的处理需求，板载处理会更具有吸引力。
其它输入和输出－图像采集卡有能够接收诸如图像采集的part-in-place传感器这样的输入信号的能力，还有提供诸如为灯触发这样的输出的能力，这些在诸多应用中都很重要。通常来讲，输入和输出都应该与相机的时序保持一致。
除了数字图像采集卡和模拟图像采集卡的选择之外，还提供了以下资料，这些可从网站w ww.imagenation.com上获取。
选择Gail Marshall所著的《Choosing a Grabber for Performance and Profitability》，还有Dr. Ric DeHoff所著的《The Essential Guide to Digital Video Capture》。
Select the Lens选择镜头
从原则上来讲，选择一个镜头包括选择镜头的类型和镜头的焦距。
Lens Types镜头类型
几乎所有的镜头都能够并已经用于机器视觉的图像处理。但是，只有三种镜头为主。它们是：
CCTV（C接口）；35毫米相机；放大器Enlarger
除此之外，一些应用用到了传统设计的和生产的镜头。但是，设计并制作一个镜头的过程这是一个昂贵且很耗时的过程。传统镜头仅仅适合于OEM应用，在这里镜头设计的成本被分摊到许多同样的系统上。
CCTV/C-mount Lenses CCTN/C接口镜头
这些镜头是专为CCTV相机设计的，并且在大多数机器视觉应用都使用地很好。C接口设计定义就涉及到为接口和法兰焦点的距离（接口法兰与图像平台间的距离）制定的螺纹规范。为能够满足具有更小图像传感器的更新相机，一直都在开发C接口，CS接口统一的一个变量。它使用相同的螺纹，但是法兰焦点距离是比它短5毫米。
这些镜头相对来说是便宜的，小的和轻的。最便宜的C接口镜头都是为低成本和低性能的监督应用而设计的。在机器视觉应用中它们就发挥不出优越的性能，因此应该避免使用。为较好的性能使用价格适中到价格较高的CCTV镜头。
35mm Camera Lenses 35毫米相机镜头
从图像质量和镜头质量对比来看，35mm成像的相机镜头是性价比最高的。配备35mm相机镜头的大面阵相机和线阵相机组合是相当不错的。
但是35mm相机镜头的一个缺陷是它们都使用bayonet(刺刀)接口。开发Bayonet接口是为了满足这个领域的镜头的快速变化。通过设计，在镜头接口上有一个充裕的clearance。由于这个设计，35mm镜头能围绕机械震动，摆动或加速时运动。正因为如此，对于那些进行零件定位测量的视觉系统来说35mm相机镜头就不合适。一些人已经修改了bayonet镜头接口，包括为了锁定镜头设置螺丝钉。如果这样的修改能够正确运用的话，就会使得这些镜头更加受欢迎。
Enlarger Lenses 放大镜头
放大镜头的设计跟平面(flat field)镜头一样。也就是说，最佳的图像平面和对象平面都是水平的。对于CCTV和35mm相机镜头这样常见镜头设计允许视场弯曲；当图像平面是水平的时候最佳对象平面是曲面。大多数常见镜头都为了无穷远聚焦而被优化。而放大镜头就是为了满足更小的工作距离。在许多情况下，放大镜头对机器视觉应用来说是很好的选择。
放大镜头有一些局限：它们只能在焦距受限的地方可用，它们没有像35mm或CCTV镜头那样宽的孔径，它们没有内置的变焦功能。这里有为放大镜头提供外部变焦的适配器。放大镜头加上变焦适配器的成本要高于CCTV或35mm相机镜头。
