Pixy视觉识别相机三维结构设计

在嵌入式视觉开发、小型智能装备搭建的场景里，Pixy相机是很多开发者做视觉感知模块的首选部件，做这个三维结构的初衷，是之前做桌面级分拣小装置的时候，找遍现有模型都没法直接匹配定制安装支架的孔位，索性从实际硬件拆解测绘开始，把整个相机的结构细节全部还原出来。

先从实际用途说起，这款相机本身是面向开源硬件生态做的视觉传感单元，不需要外接高性能处理器就能独立完成色块识别、目标追踪，常被装在移动小车上做循迹避障，装在小型机械臂末端做工件定位，也会集成到创客类的交互装置里做动作捕捉，实际使用的时候不需要复杂的图像算法调试，通过配套的上位机完成色块标定之后，就能直接通过串口、I2C这类通用接口输出识别到的目标坐标数据，对非算法方向的结构开发者非常友好。

设计思路上完全遵循实物的装配逻辑，没有做多余的结构简化，首先是镜头模组的部分，镜头座的内螺纹尺寸严格匹配M12规格的常用镜头，镜头前端到传感器安装面的距离按照实测的后焦距尺寸留足了调整余量，实际装配的时候可以根据选用的不同焦距镜头微调旋入深度，不会出现模型里镜头拧到底还离焦的问题。主板部分的结构还原了实际PCB的轮廓，包括板载的状态指示灯位置、调试按键的凸起高度、接插件的外轮廓尺寸都和实物一致，做结构集成的时候不用再担心接插件和外壳干涉。外壳部分的卡扣结构按照实物的扣合量做了还原，上下壳的配合间隙留了0.15mm的装配公差，实际3D打印复刻的时候不需要额外打磨就能顺利扣合。

外形尺寸和安装边界是做集成设计的时候最容易踩坑的部分，这个模型里把所有安装相关的尺寸都做了精准还原：相机整体的长宽高尺寸是45mm*35mm*18mm，和实物的实测尺寸误差控制在0.1mm以内，背部的两个安装孔中心距是32mm，孔位直径是3.2mm，适配M3的安装螺丝，安装孔到相机底面的高度是2.2mm，设计安装支架的时候不用再额外留避让空隙。镜头中心到相机底面的高度是10mm，到前端面的距离是8mm，如果要给相机加装滤光片、保护镜这类外接附件，只要按照这个尺寸预留空间就不会出现视场遮挡。接插件部分从相机侧面的伸出长度是6mm，设计安装槽的时候要在侧面留出至少8mm的走线空间，避免线材弯折过度影响连接可靠性。

从结构设计的细节来看，相机主板的四个固定柱高度是4mm，固定柱顶端的定位凸台直径是2mm，刚好卡进PCB的定位孔里，装配的时候不会出现主板偏移的问题。外壳表面的散热格栅位置和实物一致，虽然这款相机的功耗不高，但是长时间连续工作的时候主板的图像处理芯片还是会有一定温升，格栅的位置刚好对应芯片的安装位置，结构还原之后做热仿真的时候也能得到更贴近实际的结果。前端的镜头保护圈突出外壳表面1.2mm，实际使用的时候如果镜头朝下跌落，保护圈会先接触接触面，避免镜头直接受力刮花，这个细节在做结构可靠性验证的时候很重要，很多简化模型都会把这个部分漏掉，导致做跌落仿真的时候结果和实际情况偏差很大。

实际做设备集成的时候，这个模型可以直接导入到装配体里做干涉检查，比如装在小型AGV小车上的时候，可以提前验证相机的视场角会不会被车体的结构件遮挡，安装支架的角度调整到多少的时候能获得最优的识别视野；装在机械臂末端的时候，可以提前算好相机和夹爪的相对位置，标定手眼坐标的时候不用反复调整安装位置。对于做开源硬件二次开发的从业者来说，精准的三维模型能大幅减少结构迭代的次数，不用每次等实物到手再去测尺寸改支架，在设计阶段就能把所有安装配合的问题解决掉。

另外在做结构设计的时候，特意把相机的重量分布也按照实物做了配重还原，镜头部分因为有玻璃镜片重量稍大，主板和外壳部分的重量按照实际材质的密度赋值，做运动机构的负载计算的时候，可以直接从模型里读取准确的重量参数，不用再估算整机负载。比如把相机装在舵机驱动的云台上做追踪装置的时候，准确的重量参数能帮着选合适扭矩的舵机，避免出现舵机扭矩不足带不动负载，或者选的舵机扭矩过大造成成本浪费的问题。

很多同类的简化模型都会把接插件的位置、安装孔的尺寸做近似处理，实际打样装配的时候经常会出现孔位对不上、接口被挡住的问题，这个模型在测绘的时候每一个尺寸都经过实物核对，包括外壳表面的丝印位置虽然没有做纹理还原，但是对应的结构凹凸都做了处理，要是需要做外观手板的话，直接在这个模型基础上做丝印图层就行，不用再重新调整结构。对于做教学演示、创客项目开发、小型智能设备原型搭建的结构从业者来说，这个精度的模型完全能满足从方案设计到样机装配的全流程使用需求，不用再花时间自行测绘拆解硬件。