选择机器视觉光源应考虑哪些特性？
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，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。现在许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。那么今天就为您介绍下选择机器视觉光源时应考虑哪些特性：
1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。
当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。第二，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。第三，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。
2、光源均匀性：不均匀的光会造成不均匀的反射。均匀关系到三个方面。
第一，对于视野，在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单的说，图像中暗的区域就是缺少反射光，而亮点就是此处反射太强了。
第二，不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。从而造成物体表面反射不均匀（假设物体表面的对光的反射是相同的）。
第三，均匀的光源会补偿物体表面的角度变化，即使物体表面的几何形状不同，光源在各部分的反射也是均匀的。
3、光谱特征：光源的颜色及测量物体表面的颜色决定了反射到摄像头的光能的大小及波长。
白光或某种特殊的光谱在提取其他颜色的特征信息时可能使比较重要的因素。当分析多颜色特征的时候，选择光源的时候，色温是一个比较重要的因素。
4、寿命特性：光源一般需要持续使用。
为使图像处理保持一致的精确，视觉系统必须保证长时间获得稳定一致的图像。
5、对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。
机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
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机器视觉光源选择要点
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光源和影响机器视觉系统输入的重要因素　图像的获取实际上是将被测物体的可视化图像和内在特征转换成能被计算机处理的数据，它直接影响到系统的稳定性及可靠性。一般利用光源、光学系统，相机、图像处理单元（或图像捕获卡）获取被测物体的图像。光源 　 光源和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，所以针对每个特定的应用实例，要选择相应的照明装置，以达到最佳效果。许多工业用的机器视觉系统用可见光作为光源，这主要是因为可见光容易获得，价格低，并且便于操作。　常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。但是，这些光源的一个最大缺点是光能不能保持稳定。以日光灯为例，在使用的第一个100小时内，光能将下降15%，随着使用时间的增加，光能将不断下降。因此，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实用化过程中急需要解决的问题。　另一个方面，环境光将改变这些光源照射到物体上的总光能，使输出的图像数据存在噪声，一般采用加防护屏的方法，减少环境光的影响。由于存在上述问题，在现今的工业应用中，对于某些要求高的检测任务，常采用X射线、超声波等不可见光作为光源。　 由光源构成的照明系统按其照射方法可分为：背向照明、前向照明、结构光和频闪光照明等。其中，背向照明是被测物放在光源和相机之间，它的优点是能获得高对比度的图像；前向照明是光源和相机位于被测物的同侧，这种方式便于安装；结构光照明是将光栅或线光源等投射到被测物上，根据它们产生的畸变，解调出被测物的三维信息；频闪光照明是将高频率的光脉冲照射到物体上，要求相机的扫描速度与光源的频闪速度同步。光学系统 　对于机器视觉系统来说,图像是唯一的信息来源，而图像的质量是由光学系统的恰当选择来决定。通常，由于图像质量差引起的误差不能用软件纠正。机器视觉技术把光学部件和成像电子结合在一起，并通过计算机控制系统来分辨、测量、分类和探测正在通过自动处理系统的部件。机器视觉系统通常能快到100%的探测所处理的产品而不会降低生产线的速度。　由于越来越多的制造商正需要“6-sigma“（小于百万分之三的有效单位）结果，以便能够在当今质量意识很强的市场中更有竞争力，这种能力显得非常重要。另外，这些系统能够与满意过程控制（SPC）非常理想的配合。光学系统的主要参数与图像传感器的光敏面的格式有关，一般包括：光圈、视场、焦距、F数等。相关搜索：　　如想了解更多相关信息请进入：www.hitopsunchina.com
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