视觉行业的初学者，甚至是做了1-2年的销售也许还会困惑这样的事情——在拿到检测要求后，不知道根据图纸上的公差，应该选用多少万像素的相机。同时还不明确为什么要三个类似的专有名词来描述同一个事情。
这一期内容就是为大家详细介绍：分辨率，精度，公差的关系，从而指导相机的选型。
辨别好坏率（Resolution）
举个例子来说我得看的车辆强弱是30mm*10MM，食用200万分辩率（1600pixel*1200pixel）的书籍。因车辆是长方形，为了能够把车辆都放置到眼光内，我国来计算判定率的是要注重长边表示，此情此景判定比率
精确度（Accuracy）
精度的单位是mm。根据产品表面和照明状况的不同，我们可以通过放大图像观察辨别稳定像素的个数，从而得出精度。如果条件不允许实际测试观察，一般的规律是，如果使用正面打光，有效像素为1个，使用背光，有效像素为0.5个。
这里好例子我们大家取1 Pixe😼l，到精密度较为0.019mm约=0.02mm。
公差（Tolerance）
通常问题下，导致精度和公差的相当于感情方式：
| 【最小可检测尺寸】= |
10倍精度(精度小一个数量级) |
本例: 0.2mm, +0.1mm |
| 【外观容差】= |
4倍精度本例: |
最小可检测的瑕疵或者污点大小为0.08mm |
对一个项目来讲，我们是先从图纸上读到公差的要求。然后再根据上述关系，反推得出我们需要多少像素的相机。我们准备了一个表格，输入视野，即可自动算出不同相机的精度矩阵，方便快速选型。需要的客户可以发送邮件到 info@marketingbeetle.com 免费索取。
Field of View × 30mm
| Camera Types |
1 Pixel Resoluiton |
3 Pixel Resoluiton |
5 Pixel Resoluiton |
10 Pixel Resoluiton |
| 21M pixel 5120×4096 |
0.006 mm |
0.018 mm |
0.029 mm |
0.059 mm |
| 5M pixel 2432×2050 |
0.012 mm |
0.037 mm |
0.062 mm |
0.123 mm |
| 2M pixel 1600×1200 |
0.019 mm |
0.056 mm |
0.094 mm |
0.188 mm |
| 0.3M Pixel 640×480 |
0.047 mm |
0.141 mm |
0.234 mm |
0.469 mm |
