面对眼花缭乱的工业相机参数表，老李第一次感到选择困难，直到他发现了那些隐藏在技术参数背后的标准秘密。
“选工业相机比当年相亲还难！”工厂自动化部门的老李边对比三家供应商的参数表边叹气。分辨率、帧率、接口类型、灵敏度...每家的参数看起来都很美好，但谁知道实际用起来会不会掉链子？
说实话，早些年工业相机市场挺像“战国时代”的，每家厂商都有自己的测试方法和参数表达方式。这就好比你去医院体检，每家医院用的仪器和指标都不一样，结果自然没法直接比较。
这时，欧洲机器视觉协会（EMVA）推出的 EMVA1288 标准就成了行业的一剂良药。这套标准可不是随便编出来的，它专门用于测试工业视觉用的图像传感器和相机-1。
关键就在于它定义了统一的测试方法和参数表达。暗噪声、量子效率、饱和容量、动态范围...这些专业名词在EMVA1288里都有明确定义和标准化的测量流程-1。
你知道吗？量子效率实际上就是相机芯片产生的电子数与所接收的光子数的比值，这个指标直接关系到相机能对多微弱的光产生响应-1。而暗噪声，简单说就是相机在完全没有光照的情况下产生的噪声信号，这玩意当然是越少越好-1。
如今EMVA1288已经广泛应用在全球多种工业领域，它让不同品牌、不同型号的工业相机有了公平竞技的舞台-1。更令人振奋的是，这套标准正在走向国际舞台，2024年已被ISO技术委员会接受，正在制定为国际标准-3。
解决了性能评估的一致性问题，另一个工业相机 标准要攻克的就是连接难题。在过去，不同厂商的相机和采集卡之间常常“语言不通”，用户常常被各种专有接口绑得死死的。
“如果系统不能满足你的需求，你就得换新系统，旧的可能就得扔掉。”自动化促进协会（A3）视觉与成像标准总监鲍勃·麦卡拉回忆道，“而有了这些接口的互操作性标准，如果你的需求变了，可以只换软件继续用原来的相机，反之亦然。这是一个非常强大的概念。”-2
这一领域的突破始于Camera Link标准，它于2000年由自动化成像协会（现已成为A3的一部分）开发，标准化了机器视觉和其他高性能成像应用中相机与采集卡之间的连接-2。
随后，行业又迎来了GigE Vision（2006年）和USB3 Vision（2013年）等标准-2。这些标准的核心价值在于，它们允许使用个人电脑上的原生端口，而不是基于专用采集卡的系统。
有意思的是，所有这些接口标准都在一个共同的软件标准下工作——那就是GenICam（相机通用接口）。不管你用的是Camera Link、GigE Vision、USB3 Vision还是CoaXPress，GenICam都提供统一的编程接口-2。
随着工业应用对数据传输速度和距离的要求不断提高，接口标准也在持续进化。这里就不得不提到两个高性能标准：Camera Link HS和CoaXPress。
Camera Link HS于2012年发布，基于Teledyne DALSA的HS Link机器视觉接口，不仅增加了带宽，还通过使用现成的电缆扩展了传输距离-2。
它的一个独特功能是可以使用不对称或不平衡的电缆。如果有四条下行线路用于视频数据包，并不需要四条上行线路进行通信-2。这对相机制造商来说是个好消息，因为相机不需要提供那么多电力。
另一边，CoaXPress则是另一条技术路线。它结合了同轴电缆的简单性和先进的高速串行数据技术，每根电缆可实现高达12.5 Gbps的数据速率-6。
更令人惊喜的是，近年来CoaXPress还增加了光纤接口选项-6。这意味着它可以根据不同的应用需求，灵活选择最合适的传输介质。
如果说接口标准解决了“物理连接”问题，那么GenICam则解决了“逻辑控制”问题。它由欧洲机器视觉协会（EMVA）于2006年开发，帮助标准化和简化了不同类型相机和通信协议之间的集成-2。
这个标准的精妙之处在于，它允许软件开发者控制和获取任何兼容相机的图像，而无需了解具体的硬件细节。这对于简化机器视觉应用的软件开发和集成至关重要-2。
GenICam实际上包含几个主要部分：GenApi（提供访问相机功能的统一方式）、SFNC（标准功能命名约定，确保不同厂商的功能命名一致）等。有了它，开发人员可以编写一次代码，就能控制多种接口类型的相机。
想象一下，如果你的生产线需要同时使用GigE Vision和USB3 Vision接口的相机，如果没有GenICam这样的统一标准，你可能需要为每种相机编写不同的控制代码，那将是多么大的工作量！
在工业相机领域，术语的混乱曾经是阻碍行业交流的另一个障碍。同一个概念，不同厂家可能有不同的叫法；同一个词，在不同语境下可能有不同的含义。
2020年8月20日，一项名为《工业数字相机术语》的行业标准正式实施，填补了这一空白-4。这项标准规定了工业数字相机功能、性能及传感器等核心组件相关的基本术语、定义及缩略语-4。
有意思的是，这项标准明确表示，欧洲机器视觉协会EMVA发布的《GenICam》标准中涉及的相机与传感器术语将不出现在此标准中-4。这并非排斥国际标准，而是专注于填补国内在基础术语定义方面的空白。
标准起草单位包括杭州海康机器人技术有限公司、北京凌云光技术集团有限公司等业内知名企业-4。这表明中国机器视觉行业正在从“跟随者”向“规则制定者”转变。
工业相机标准的发展并未停步，最新的趋势是与人工智能的融合。随着AI和深度学习在计算机视觉领域取得显著进展，工业视觉系统正变得更加智能和强大-8。
这种融合也带来了新的挑战：如何确保AI模型的可靠性、透明度、可信赖性、安全性、稳健性？这就催生了对高效、全面且广泛采用的工业标准的新需求-8。
目前，主要国际标准化组织（如ISO/IEC、IEEE、DIN等）已经开始制定相关的计算机视觉AI标准-8。这些标准关注的关键方面包括模型可解释性、数据质量和监管合规性等-8。
想象一下未来的工业视觉系统：不仅能够“看到”产品缺陷，还能“理解”缺陷的类型和严重程度，甚至“预测”生产过程中可能出现的问题。这一切都需要建立在坚实的标准基础之上。
老李现在终于明白，选择工业相机不再是凭感觉的赌博。EMVA1288让他能够客观比较不同相机的真实性能；接口标准确保新相机能与现有系统无缝对接；统一的术语让他与供应商沟通时不再“鸡同鸭讲”。这些标准共同构成了工业相机的“通用语言”，让技术选择变得更加理性和可靠。
网友“视觉新手”提问： 作为一个刚入行的工程师，面对这么多工业相机标准，我应该从哪里入手学习？哪些标准是最基础、必须掌握的？
嘿，朋友！刚入行有这困惑太正常了，我当初也一样。工业相机标准看似复杂，其实有个循序渐进的学习路径。首先要掌握的是术语标准，比如中国的《工业数字相机术语》-4，先把基础概念搞清楚，不然连大家讨论什么都听不懂。
接下来必须掌握的是EMVA1288标准，这是工业相机的“体检标准”-1。它定义了如何测试和表达相机性能参数，比如量子效率、暗噪声、动态范围等-1。理解这个标准，你才能看懂厂家给的参数表到底意味着什么。
然后是接口标准，建议从最常用的GigE Vision和USB3 Vision开始学起-2。这两个标准应用最广泛，理解它们的工作原理和优缺点，能帮助你在实际项目中做出正确选择。
最后是GenICam软件标准-2，它简化了不同相机的控制编程。实际工作中，你很可能需要同时控制多种接口的相机，GenICam能大大减轻你的开发负担。
别想一口吃成胖子，先从术语和EMVA1288开始，结合实际项目慢慢积累经验。工业相机标准是工具，目的是帮你解决问题，而不是增加负担。
网友“产线工程师”提问： 我们工厂正在升级生产线，需要选择一批新的工业相机。如何利用这些标准确保我们选择的相机既满足当前需求，又有一定的未来扩展性？
产线升级选型确实是个技术活，用好标准能帮你避开很多坑。首先要明确需求，不是越贵越好，而是适合的才好。根据检测速度、精度、安装空间等实际需求，确定相机的基本规格。
利用EMVA1288标准对比不同候选相机的真实性能-1。特别注意量子效率和暗噪声这些关键指标，它们直接影响在复杂光照条件下的表现-1。要求供应商提供基于此标准的测试报告，确保数据可比性。
接口选择要考虑扩展性，GigE Vision适合长距离、多相机系统-2；USB3 Vision安装简单、成本较低-2；如果是高速应用，可以考虑Camera Link HS或CoaXPress-2。建议选择支持主流接口标准的相机，这样未来系统扩展时会更加灵活。
还要注意软件兼容性，确保相机支持GenICam标准-2。这样即使未来更换或增加不同品牌、不同接口的相机，也不需要重写控制软件。
最后考虑标准的发展趋势，例如EMVA1288正在成为国际ISO标准-3，选择那些积极参与标准制定、产品符合标准发展趋势的厂家，通常他们的产品更有前瞻性。
网友“技术经理”提问： 我注意到工业相机标准在不断演进，特别是AI与机器视觉的融合。作为技术决策者，我应该如何把握标准发展趋势，为团队制定合理的技术路线图？
作为技术决策者，你的前瞻性思维很关键！AI与机器视觉的融合确实是重要趋势，相关标准也在快速发展中-8。要把握这一趋势，我有几点建议。
首先，建立标准跟踪机制。关注主要标准组织如EMVA、A3、ISO/IEC、JIIA等的动态-2-3-6。特别是ISO/AWI 24942（基于EMVA1288的国际标准）的进展-5-10，这将影响全球市场。
分阶段规划技术路线。短期内，确保团队掌握当前主流标准如EMVA1288、GigE Vision/USB3 Vision、GenICam等-1-2。中期，关注AI与机器视觉融合的标准，如模型可解释性、数据质量等方向-8。长期，考虑参与标准制定工作，从标准追随者变为贡献者。
第三，平衡标准遵循与创新空间。标准确保互操作性和可靠性，但创新往往发生在标准边界。鼓励团队在遵循核心标准的基础上，在应用层进行创新。
培养团队的标准意识。定期组织标准学习分享，鼓励团队成员关注行业标准动态。考虑参加标准组织会议或插拔大会（plugfest），亲身体验标准实践-2。
工业相机标准正在从单一的硬件接口向包含AI算法、数据质量、系统安全的全面体系发展-8。把握这一趋势，你们团队就能在技术变革中保持领先。
