选择机器视觉光源时应考虑哪些特性

光源是影响机器视觉系统输入的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30％的应用效果。由于没有通用的机器视觉照明设备，因此对于每个特定的应用示例，应选择相应的照明设备以达到最佳效果。现在，许多工业机器视觉系统使用可见光作为光源，主要是因为可见光易于获得，价格低廉且易于操作。因此，今天我将向您介绍选择机器视觉光源时应考虑的特征：

机器视觉自动化

1.亮度：在两种光源之间进行选择时，最好的选择是较亮的一种。

当光源不够亮时，可能会出现三种不良情况。首先，相机的信噪比不够。因为光源的亮度不足，所以图像的对比度必然不足，并且图像上产生噪声的可能性增加。其次，光源的亮度不足，并且必须增加光圈，从而减小了景深。第三，当光源的亮度不足时，诸如自然光之类的随机光将对系统产生最大的影响。

2.光源的均匀性：光线不均匀会导致反射不均匀。均匀度与三个方面有关。

1. 首先，对于视场，摄像机的视场应该是一致的。简而言之，图像中的暗区缺少反射光，而亮点是此处的反射太强。

2. 其次，光线不均匀会在视野的某些区域比其他区域引起更多的光线。这会导致物体表面的反射不均匀（假设物体表面的光反射相同）。

3. 第三，均匀的光源将补偿物体表面角度的变化。即使物体表面的几何形状不同，光源在每个部分中的反射也是均匀的。

3.光谱特性：光源的颜色和测量对象表面的颜色决定了对摄像机的反射头部光能的大小和波长。提取其他颜色的特征信息时，白光或特殊光谱可能是重要的因素。分析多色特性时，色温是选择光源时更重要的因素。

4.寿命特性：光源通常需要连续使用。为了保持图像处理的一致性和准确性，视觉系统必须确保长时间获得稳定且一致的图像。

5.对比度：对比度对于机器视觉非常重要。机器视觉应用中照明的最重要任务是使需要观察的特征与需要忽略的图像特征之间的对比度最大化，以便可以轻松地区分这些特征。对比度定义为特征与其周围区域之间足够的灰度差异。良好的照明应该能够确保要检测的功能在其他背景中脱颖而出。