干了十几年光学，经手的视觉项目少说也有几百个。发现很多工程师，尤其是刚入行的，在选型时容易犯一些“想当然”的错误。今天借着几个实际案例，聊聊我踩过的坑。
先说个外观瑕疵检测的案例。客户做手机中框，要求检出划痕和压伤。高反光金属件，常规做法是上高分辨率黑白相机加同轴光。但现场调试时发现，低角度环形光反而效果更好——把细微划痕的立体感凸显出来，背景却压暗了。这个案例提醒我：光源选型比相机分辨率更关键，别一上来就盯着像素数。
再说个装配确认的案例。汽车发动机螺栓检测，现场用彩色相机区分不同镀层的螺栓，效果不错。但工程师犯了个错：为了省事，用了自动白平衡。结果批次不同，颜色漂移，导致误判。后来固定色温、用标准色卡校准，才稳定下来。彩色相机的白平衡，在工业现场必须固定，这是血的教训。
还有个条码识别的案例更典型。PCB板上的微型二维码，反光严重。工程师选了全局快门黑白相机，但镜头用了普通C口，边缘解析力不够，小码总是读不出来。换成普密斯的高解析力工业镜头后，问题立马解决。很多人忽略镜头和相机的匹配，以为像素高就行，其实镜头的分辨率必须高于相机的极限。
最后说尺寸测量。轴承内外径检测，要求微米级精度。有人直接拿面阵相机加背光源，但忽略了震动和环境光干扰。后来改用远心镜头加频闪光源，配合亚像素算法才达标。测量类应用，镜头畸变和光源稳定性是命门，很多失败都栽在这上面。
选型没有捷径，但避免这些“想当然”，能少走很多弯路。
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