在一条高速运转的产线上，三个不同角度的工业相机同时捕捉产品图像，它们的协同程度直接决定了整个检测系统的成败。
“多台工业相机方案设计”这事啊，就像指挥一个交响乐团，得让每个乐器在准确的时间发出准确的声音。
结果里提到特斯拉的FSD多目视觉系统和普罗米修斯相机矩阵，都证明了多相机系统的价值-1。比如东田工控就推出了一体化控制器，能同时管6个网口相机和4个U2相机，把以前分散的设备整合在一起-2。
现代工业生产对视觉检测提出了更高要求，单台相机常常力不从心。无论是大幅面的锂电极片检测，还是汽车装配线的多角度监控，一个相机根本看不过来。
多相机系统应运而生，它可以根据需要组成平行阵列、环形阵列甚至球形阵列-1。
3D重建、运动捕捉这些高级应用，更是离不开多相机的协同作战。就像人用两只眼睛才能判断距离一样，工业系统也需要多个视角才能准确感知三维世界。
说白了，单打独斗已经过时了，现在是团队作战的时代。
多相机设计最大的坎儿是什么？同步问题呗！想象一下，几个相机各拍各的，时间对不上，那数据就没法儿用。
奥比中光的方案提供了两种配置方式：星形和链形-3。星形配置是一台主设备带最多八台从设备；链形配置也是一主多从的结构。这两种方式都能通过专门的同步接口确保所有相机协调工作。
更专业的是Basler的解决方案，它们提供了多相机通道功能和同步自由运行功能-7。
多相机通道最多支持7台相机，每台相机工作在不同频率，避免相互干扰。同步自由运行则要求所有相机在同一网络中，通过精确的时间错开来避免干扰。
多台工业相机方案设计经常会遇到“缝合线难题”——当多个相机的图像拼接到一起时，交界处常常出现亮度不一、特征错位的问题-5。
这可不是简单把几张图凑一起就完事的。原因有多方面：相机安装角度有细微差别、镜头畸变不同、曝光参数不一致，甚至在运动产线上，相机拍摄的时间差几毫秒都会导致物体位移几个像素。
传统方法主要靠几何校正和光度平滑，但在高速多变的工业环境中，这些方法常常力不从心。现在有了新思路：基于AI特征空间的智能拼接-5。
这种方法不是在像素层面强行对齐，而是让AI理解两张图中哪些部分其实是同一个物体，在语义特征层面进行匹配和对齐。
以前搭建多相机系统得用一堆设备：相机、光源控制器、触发器...现在有了更简单的方案。
东田的机器视觉控制器DT-3100-JH61MC就是个好例子，它把多个设备的功能集成到了一起-2。
一台控制器能支持最多6个千兆网相机和4个U2相机，还能直接驱动4路独立光源。用户不用再配置额外的光源控制器，整个系统简洁多了。
这种设计大大降低了系统的复杂度和接线难度，体积也小巧，安装和维护都方便不少。对于生产线上的多工位检测，这种一体化方案特别合适。
随着AI技术的发展，多相机系统也有了新形态。米尔的RK3576工业视觉网关就是一个代表-4。
它能同时处理12路1080P的视频流，还内置了6TOPS算力的NPU，可以在设备本地进行AI推理。这意味着不需要把所有数据都上传到云端，响应更快，隐私性也更好。
在电力行业检测中，东田的多网口工控机可以连接20台以上的相机，形成强大的视觉检测网络-8。这种方案特别适合需要同时监控多个点位的场景。
对于特殊应用场景，现成的方案可能不够用，这时候就需要定制化开发。赛斯拜克的定制流程展现了这一过程的系统性-6。
从需求分析开始，要搞清楚应用场景的具体要求：是需要检测、测量还是识别？然后量化核心参数：分辨率要多少？帧率要多高？工作环境如何？
接下来是方案设计和原型开发，硬件设计要模块化，软件开发要分层。然后是严格的测试验证，包括光学测试、机械测试、电气测试等。
最后才是量产交付和持续优化。整个过程可能需要3轮设计迭代，确保最终产品真正满足用户需求。
当家具电机生产线上的机械臂通过四路工业相机引导准确抓取零件-10，当锂电极片检测系统通过三台相机无缝拼接实现无盲区检测-5，这些场景都在回答同一个问题：多台工业相机方案设计的核心价值在于让机器拥有比人类更精准、更稳定的“眼睛系统”。
选择的道路无非两条：用一体化控制器简化部署，或用定制化开发精准匹配。不论哪条路，最终目标都是让这些“眼睛”协同工作，看到更清晰、更完整的工业世界。
