俗话说，“工欲善其事必先利其器”，如果相机和光源不能随心所欲地调整到设想的位姿，那么机器视觉方案验证的周期将会被大大拉长。
    从计算机行业转型到工业自动化行业，个人很深刻的感受就是，特性单次修改需要花费的时间成本，决定了成果产出的时间周期。对于纯软件开发来说，特性的修改只是代码的修改，周期基本可控，试错的成本低。对于机械开发来说，特性的修改意味着零件的返工，如果需要外协加工，行业普遍的效率来说，需要7天才能完成，一个错误的方案也需要用7天时间来验证。试错成本高昂也导致了工程师对方案修改放不开手脚，为换取时间，有时不得不使用次优的妥协方案。
    从最近中兴被美国制裁封杀的事件中，我也思考了为何中国互联网领先世界，而芯片却受制于人，我想也跟纯软件开发和硬件开发之间的试错成本差异有关。试错成本高，调试周期长导致了芯片开发是一个高门槛的行业，一般企业不会轻易投入其中。
    回到机器视觉方案验证本身，机器视觉领域工程师在提出解决方案之前，需要针对厂商要检测的产品，在实验室架设相机和光源，根据相机拍摄的结果，对相机型号和安装位姿、光源型号和安装位姿、以及检测算法进行调整和选型。方案验证是充满不确定性的过程，相机光源架设与位姿调整单次调整方便性对整体方案的验证周期有很大的影响。
    随着劳动力成本的上升，越来越多厂商寻求采用机器视觉来代替人眼做测量和判断。机器视觉检测需求量的攀升，对机器视觉工程师的方案验证效率提出了更高的要求。作为从业者，我经常思考如何改进市面上现有的机器视觉实验装置，在这里分享一下我的心得：
    1. 光源支架自由度应更高，应能架持更大长度的光源，并且能架持1个以上的光源。

    2. 实验台应加入标尺，具备高度反馈功能，对于测量方案来说，这点很重要。
    3. 同样是测量的应用，如果是双目测量，除了高度加入标尺，还需加入基线标尺。

    4. 相机夹具方面，最好加入水平仪，能获取相机的位姿反馈。

    5. 另外，在高精度测量的场景下，往往会使用远心镜头，要使远心镜头对焦，相机的高度需要进行微调，所以相机夹具上有必要配上微调滑台。
    6. 双目测量的应用，两个相机有时需要挨得很近，使用左右偏夹具能完美解决这个问题。

    7. 为了拥有更大画幅，适应更大范围的产品检测，实验台的尺寸不能太小。

    8. 实验台整体的尺寸也不能大得离谱，最多占据办公桌一半的空间。
    9. 产品载板应可手动滑动，不需要电机就能模拟移动产品。

    10. 可滑动载板的存在不应该使实验台的视野范围缩小，不需要时轨道应该具备轻松卸除的能力。

‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍‍