最常见的错误之一是，工程师/科学家通常会在选择镜头之前先选择相机和传感器。这可能会导致一种情况，没有一个优化的镜头可用的应用程序。
记住，所有的机器视觉系统都要求产生足够质量的图像，以实现所需的测量。图像质量的关键决定因素将是你选择的镜头或镜头组合。在机器视觉系统中，镜头的选择也会影响其他因素，包括测量精度、可实现的速度以及下游分析的再现性和可靠性。
典型的机器视觉镜头选择过程应该包括识别客户需求，并确保他们理解关键规格。关键规格是所需的视场、分辨率(或要看到或识别的最小细节或部件的尺寸)、工作距离/范围和视场深度(被检查物体的高度)。一旦知道了这四个关键参数，选择优化的镜头和相机就容易得多了。
最合适的镜头和相机中使用的传感器之间有直接的关系。了解传感器的尺寸，选择一个能够照亮整个传感器区域的镜头，以避免阴影和晕光。你选择的镜头还必须能够解决传感器像素大小。你的镜头的光学分辨率越高，就能实现越详细的机器视觉分析。
标准分辨率镜头(MTF 70至90 lp/mm;低失真和虚光)是用于100万像素以下的机器视觉传感器的最广泛的镜头类型。与标准镜头相比，高分辨率镜头(MTF > 120 lp/mm和非常低的失真)提供了更好的成像性能，特别适合小像素尺寸的相机。
这个简短的特性旨在向您概述在使用机器视觉开发优化检测解决方案时需要考虑的许多问题。
