本文節錄自文章《供應鏈影像品質管理》。
確定合格/不合格標準是一項挑戰，需要在系統性能、組件成本和製造良率之間進行多方面的權衡。
理想情況下，在設計相機系統的研發階段，應選擇合適的鏡頭、感光元件、訊號處理和相機機身組件，以充分執行您需要執行的人類和/或機器視覺任務。
對於人類視覺，您可以考慮一系列與感知相關的影像品質因素，例如 ISO CPIQ 或 VCX 標準中包含的因素。
對於機器視覺而言，影像品質至關重要。如果系統提供的影像品質不足，電腦視覺任務將會失敗。除了傳統的影像品質因素外，資訊指標也應被視為一種品質因素，它能夠在一次測量中同時考慮清晰度和雜訊。
一旦確定了成像系統的組成組件，就應該建構並測試一系列樣機。這些樣機的品質將取決於您和供應商的製造和組裝流程的精確度。
在製造業中，「 黃金樣品」指的是一個完美製造的組件。如果您使用單一黃金樣本來設定合格/不合格標準，則需要對該樣本進行多次重複測試，以確定其在感測器雜訊和其他因素造成的變異情況下的最低品質標準。此外，您還應該考慮在生產線的哪個位置進行測試，以及品質階梯對品質損失的影響。
但如果您只考慮一個“黃金樣品”，您可能會發現其他一些性能略遜於黃金樣品但“足夠好”的相機也會被判定為不合格。因此，我們引入「銅牌樣品」的概念，用來表示那些勉強滿足您需求的設備，但如果其品質再差一些，就應該被判定為不合格。您應該根據應用需求（見上文）選擇一個銅牌樣品。然後，您應該將合格/不合格標準設定在略低於銅牌樣品性能的水平，這樣您的銅牌樣品就能始終通過測試。
隨著生產規模的擴大，您應該考慮生產良率。如果您選擇的合格/不合格閾值導致生產良率過低：
為了提高質量，您可能需要重新考慮組件的選擇（返回研發）。
您可能需要提高對供應商的品質要求，並加強來料品質控制環節。
在相機子組件的最終組裝過程中，您可能需要提高內部製造公差。
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