机器视觉是自动化的一部分，是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等前沿技术的行业，综合电气、机械、光学、计算机软硬件等各方面的技术，把图像中的特征信息通过一定的算法提取出来，进行处理并加以理解，然后应用到实际工程中。因为目标信息包含在图像中，所以图像本身的质量对整个视觉系统而言就成为了关键所在。

好的[视觉光源]能够改善整个视觉系统的分辨率，简化软件的运算量，提高视觉系统的精度与稳定性；不合理的打光容易引起很多问题：

1、曝光过度则隐藏许多重要特征信息。

2、阴影会引起边缘、位置的误检。

3、信噪比过低、均匀性不好，则导致图像阈值分割困难，系统稳定性下降等。

视觉项目中，如何才能选择到合理的打光方案呢？这个过程中，我们需要考虑很多方面的因素，比如光的方向、光源的大小、形状、安装空间要求，光的强度、偏振、光线均匀度、漫射光还是平行光、目标的背景等，使用光源的颜色、色温、目标大小、工作距离、发射角度、发光器件等也是需要考虑的因素。

从项目经验来看，针对不同的检测样品，通常需要采用不同的打光方式才能得到理想的图像，能凸显目标物特征。但也有某些样品使用多种不同类型的光源都可以适用，能得到理想的图像特征。如小范围的字符识别，可能是条形光源、无影光源、环形光源、同轴光源等都可以适用。而有些样品，则可能只能有一种光源能适用，甚至有时需要采用组合光源的方式才能得到理想的特征。因此除了必须的理论知识外，平时的经验积累也是相当重要的。

机器视觉系统的核心部分是图像采集和图像处理，图像本身的质量对整个视觉系统的影响极为关键。而视觉光源则是决定整个机器视觉系统图像质量的重要因素，通过选择合适的光源，可以使图像中的目标特征与背景信息得到合理分离，从而大大降低图像处理的难度，提高系统的稳定性和可靠性。

在机器视觉系统中，视觉光源的作用：

1、突出测量特征，简化图像处理算法。

2、克服环境光的干扰，提高图像信噪比。

3、提高视觉系统的定位、测量、识别精度，以及系统的运行速度。

4、降低系统设计的复杂度。

在机器视觉系统中，较为常见的视觉光源一般有高频荧光灯、光纤卤素灯、氙气灯、LED光源。而LED光源则较为常用，且在机器视觉光源领域占据主导地位，成为机器视觉系统集成的优选光源。具有特点：

1、发光效率高，耗电量小，使用寿命长，工作温度低。

2、新火种照明的LED光源安全可靠性强。

3、反应速度快，单元体积小，绿色环保。

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