机器视觉照明指南

为了使成像和自动化协同工作，您的机器视觉照明需要正确选择、部署和校准。如果没有合适的照明，所有这些相机、镜头、处理器和软件包都将毫无用处。如果您正在为您的自动化应用寻找合适的机器视觉照明，本指南一定会有所帮助。

机器视觉照明不佳导致故障

机器视觉依赖于相机。对于相机，您需要光线。未对机器视觉系统中的照明类型、波长、频率、噪声和干扰给予足够关注的制造商和系统集成商最终会导致延迟、成本超支和挫败感。

光源有许多变量，包括预期寿命、热量输出、频闪和能源效率。集成商必须选择最适合应用需求的照明。除了照明类型本身，还必须对技术做出决定。有些情况可能需要背光。其他人可能需要明场照明或其他类型。

如果使用了错误类型的照明或技术，图像可能太差，无法依赖机器视觉系统的准确结果。即使在工作的照明系统中，有些可能会加快吞吐量但会降低准确性。找到所有因素的正确平衡是确保最高效、最准确和最快的机器视觉系统的唯一途径。

机器视觉照明的 10 个步骤

几十年来，系统集成商一直在设计、测试和改进机器视觉照明解决方案。以下是确保机器视觉系统获得最佳照明的一些最佳方法。

1. 确定您需要捕捉的特征。要选择正确的照明方法，您需要知道图像的哪些方面最重要。

2. 准备如何呈现主题。根据组件图像是移动的、静止的、清晰的还是被遮挡的，需要不同的照明类型和技术。

3. 了解元件的表面特性。纹理、反射率、对比度和形状等属性会影响机器视觉系统的照明。

4. 选择最佳照明选项。了解您的机器视觉系统的照明应该是什么形状、大小和颜色。

5. 注意照明限制。所有照明类型都有其局限性。在您的应用中可能需要考虑方向、波长和频率。

6. 改变环境。环境光的变化或电气系统的干扰会对机器视觉的效率造成严重破坏。

7. 与知识渊博的系统集成商合作。如果您没有使用机器视觉照明的经验，很容易忽略关键因素或被所有决策淹没。

8. 测试您的照明选项。没有什么比真实世界的测试更好的了。如果您的设施允许，请测试不同的照明类型和技术，看看哪种效果最好。

9. 收集和分析数据。即使经过彻底的测试，因素也会发生变化。捕获有关错误通过/失败等问题的数据，并确保您的照明解决方案已正确校准。

10. 愿意调整。不要只是设置它而忘记它。关注变化因素和新技术。根据需要修改您的照明策略。