机器视觉系统影响图像清晰度有哪些方面？

　　 对于机器视觉系统而言，收集到的图像清晰度是直接关系到最后数字图像处理结果的关键要素。尤其是在未使用工业光源，在自然光照强度下，图像清晰度伴随着光源条件的转变会存在明显的差别。

　　影响到图像清晰度的主要原因包含：

　　1、光照强度

　　2、光照方向

　　3、目标间距

　　4、焦距

　　5、采样率

　　6、曝光时间和增益

　　7、暗漏电流

　　8、分辨率(像素数量)

　　为了确保图像清晰度，按照最后应用的具体情况传感器与扫描对象的间距，光源可由单独的设备提供，尽量选择工业光源搭配使用，还可以是摄像头透镜周围的一部分。如果工业光源在摄像头附近，那么摄像头可与工业光源一块移动。

　　但对于透镜的挑选也有一定要求，高品质透镜与传感器质量同样的关键。摄像头是一种光电子器件系统，需要光电子器件和电子元器件协作生成图像。图像模糊的情况一般是由透镜挑选不科学造成的。

　　合适透镜尺寸规格和外形关键在于焦距，不过对于较小的对象间距而言，通常选用C、座透镜。如果摄像头必须要在高反射环境条件下工作，最好是选用抗反射膜透镜。

　　整体的摄像头的视野覆盖面积关键在于所需视野的范围、工作距离和透镜。

　　同时也可以对诸如“增益”和“曝光时间”等摄像头设置作出相对调整可对不稳定的光线情况作出弥补，进而持续改善图像清晰度，但是这种方式持续改善有限。作为机器视觉系统的关键组成部分之一的数字图像处理的应用，相当于人的大脑对系统获取的图像，做出正确判断。是实现工业的智能化、自动化的关键部件，对于系统的处理分析能力具有关键作用。