​一、照明要求
照明稳定性：工业机器视觉系统对光照强度和颜色的稳定性要求很高。因为光照的变化会导致图像特征发生改变，影响视觉系统对物体的识别和检测精度。例如，在电子元件的外观检测中，如果照明强度不稳定，可能会使元件表面的微小瑕疵时而可见，时而被忽略。所以需要使用稳定的照明设备，并且最好配备光强调节和监测装置，以保证光照强度的波动在允许范围内，通常光照强度变化应控制在 ±5% 以内。
照明均匀性：照明的均匀性也非常关键。不均匀的光照会产生阴影和反光，掩盖物体的细节特征。比如在检测金属表面的划痕时，不均匀的光照可能会使划痕处反光，使视觉系统误判。一般要求照明不均匀度小于 10%，在整个视场内提供均匀一致的光照条件，确保图像的各个部分都能清晰地呈现物体的特征。
照明方式选择：根据不同的检测任务和物体特性，选择合适的照明方式。如对于表面光滑的物体，可能需要采用漫反射照明来减少反光；对于具有一定高度差的物体，可采用多角度照明来突出物体的轮廓。常见的照明方式包括背光源、环形光源、条形光源等，它们分别适用于透明物体检测、物体表面细节检测和物体轮廓检测等不同场景。
二、图像采集要求
分辨率合适：图像分辨率要根据检测任务的精度要求来确定。对于高精度的检测，如精密电子芯片的引脚检测，需要高分辨率的图像来清晰地显示引脚的细节，一般要求每毫米的像素数在几十到上百个。但分辨率过高也会增加数据量和处理时间，所以要在精度和效率之间进行平衡。
帧率满足需求：帧率决定了视觉系统每秒能够采集的图像数量。在检测快速运动的物体时，需要较高的帧率，以确保能够捕捉到物体的完整运动过程而不失真。例如，在高速自动化生产线上对运动的零部件进行检测，帧率可能需要达到每秒几十帧甚至更高，这样才能准确地获取物体在不同时刻的状态，实现动态检测。
色彩准确性：如果检测任务涉及颜色识别，如对产品包装的颜色印刷质量进行检测，那么图像采集设备（如相机）的色彩准确性至关重要。相机需要有良好的色彩还原能力，并且要进行色彩校准，以保证采集到的图像颜色与实际物体颜色一致。一般采用标准的色彩校准板对相机进行校准，使色彩误差控制在可接受的范围内。
三、图像处理要求
算法准确性：工业机器视觉系统依赖各种图像处理算法来实现目标检测、识别、测量等功能。算法的准确性直接影响检测结果的可靠性。例如，在缺陷检测算法中，要能够准确地区分真正的缺陷和物体表面的正常纹理或杂质。这需要对算法进行大量的测试和优化，使用实际的样本数据进行训练，不断调整算法参数，使误判率和漏判率尽可能低。一般要求缺陷检测的准确率达到 90% 以上。
处理速度快：在工业生产环境中，机器视觉系统通常需要实时处理图像，以跟上生产线的速度。所以图像处理算法要有较高的执行效率，能够在短时间内完成图像的处理和分析。对于一些复杂的算法，可以通过硬件加速（如 GPU 加速）或者优化算法结构来提高处理速度。例如，在汽车零部件的在线检测中，每一个零部件的检测时间可能只有几分之一秒，图像处理必须在这个时间内完成。
适应性强：生产环境和被检测物体的特征可能会发生变化，图像处理算法需要有一定的适应性。例如，产品的外观可能会因为原材料批次不同而有微小的差异，算法要能够在这些变化的情况下仍然准确地完成检测任务。这可以通过采用具有鲁棒性的算法或者对算法进行动态调整来实现。
四、系统集成与校准要求
机械安装精度：机器视觉系统的各个部件（如相机、光源、镜头等）需要精确安装。相机的安装位置和角度要保证能够获取到完整、准确的物体图像。镜头的焦距和光圈等参数要根据视场大小和景深要求进行精确调整。例如，在机器人视觉引导的应用中，相机安装的位置误差可能会导致机器人抓取物体的位置不准确，一般要求相机安装位置的精度在毫米级别。
系统校准与标定：为了确保视觉系统测量的准确性，需要进行系统校准和标定。包括相机的内部参数（如焦距、像素尺寸等）和外部参数（如相机相对于物体的位置和姿态）的标定。通过使用标准的标定板和精确的测量工具，建立图像坐标和实际物理坐标之间的准确对应关系。标定的精度直接影响测量结果的准确性，例如在三维物体的尺寸测量中，标定误差应控制在 1% 以内。
与其他设备的通信与协同：工业机器视觉系统通常需要与其他自动化设备（如 PLC、机器人等）进行通信和协同工作。它要能够接收来自其他设备的触发信号，如生产线的启动 / 停止信号，同时也要能够将检测结果及时反馈给其他设备，如机器人的控制指令。通信接口要稳定可靠，数据传输的延迟要尽可能小，以保证整个自动化生产系统的高效运行。