机器视觉用户通常关心的是找到缺陷或缺陷的最小可检测尺寸。
以下计算将确定机器视觉系统的最小可检测漏洞大小：
最小可检测尺寸= B×C÷A
在本例中，用于捕获目标的视场(B)可以在10mm到100mm之间变化，这取决于为应用程序选择的镜头的大小。CCD的像素数量取决于所使用的相机。标准尺寸的24万像素CCD y向(A)像素为480像素，百万像素型的200万像素CCD y向(A)像素为1200像素。CCD上的最小可检测尺寸(C)是1像素，但对于缺陷检测应用来说，指定2-4像素可能会更好。
让我们使用具有60毫米视野（b）的百万像素相机来估计使用百万像素摄像头的最小可检测尺寸。假设最小可检测像素大小（c）是2像素的理想值。如果我们分配a = 1200像素，b = 60 mm，c = 2像素，则到上一个公式，最小可检测尺寸= 60 × 2 ÷ 1200 = 0.1 mm
当目标在相机的视场内不停地移动时，相机的快门速度应该考虑在内。
例如，在检查连续的胶片时，如果快门速度(曝光时间)设置得不够快，捕捉到的图像就会模糊。为了防止模糊，快门速度需要设置为，当相机捕捉图像时，物体的移动速度不超过其大小的1/5。
快门速度=要求的最小可检测尺寸defects÷5÷Line速度
线速度= 1米/秒。要确定生产线的最大速度可以出行特定的检查，您首先需要计算2项：
找到这些项后，可以将它们应用到以下计算中，以确定最大线速度:
最大线速度=视场÷图像处理时间
例如，当要求的最小可检测缺陷尺寸为0.2 mm时，根据上表，200万像素的相机的视场可以达到100 mm。
如果图像处理时间为50毫秒，最大线速度= 100 mm÷0.05秒=2000毫米/秒。如果线速度小于2米/秒，则可以无故障检测目标。
尽管来自CCD的最小尺寸是一个像素，但您需要考虑可以用来检测目标的最小像素数至少是2个像素的正方形，即使是对于高对比度的图像。您可能需要考虑一个4像素的正方形，这取决于条件。
相反，您可以从最小可检测对象大小计算视野。当所需的最小可检测物体大小为0.1mm时，垂直像素的数量为1200，计算公式是：视场= 0.1（mm）÷2像素×1200像素，所得到的y方向上的视野为60毫米。
