机器视觉光源选择时要看哪些特性

　　光源是影响机器视觉系统输入的重要要素，由于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，要选择相应的照明安装，以到达最佳效果。如今许多工业用的机器视觉光源系统用可见光作为光源，这主要是由于可见光容易取得，价钱低，并且便于操作。那么今天就为您引见下选择机器视觉光源时应思索哪些特性：

　　1、亮度：在两种光源当选择时，最佳的选择是更亮的那个。

　　当光源不够亮时，可能有三种不好的状况会呈现。第一，相机的信噪比不够;由于光源的亮度不够，图像的比照度必然不够，在图像上呈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分，自然光等随机光对系统的影响会最大。

　　2、光源平均性：不平均的光会形成不平均的反射。平均关系到三个方面。

　　第一，关于视野，在摄像头视野范围局部应该是平均的。简单的说，图像中暗的区域就是短少反射光，而亮点就是此处反射太强了。

　　第二，不平均的光会使视野范围内局部区域的光比其他区域多。从而形成物体外表反射不平均(假定物体外表的对光的反射是相同的)。

　　第三，平均的光源会补偿物体外表的角度变化，即便物体外表的几何外形不同，光源在各局部的反射也是平均的。

　　3、光谱特征：光源的颜色及丈量物体外表的颜色决议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拟重要的要素。当剖析多颜色特征的时分，选择光源的时分，色温是一个比拟重要的要素。

　　4、寿命特性：光源普通需求持续运用。为使图像处置坚持分歧的准确，视觉系统必需保证长时间取得稳定分歧的图像。

　　5、比照度：比照度对机器视觉来说十分重要。机器视觉光源应用的照明的最重要的任务就是使需求被察看的特征与需求被疏忽的图像特征之间产生最大的比照度，从而易于特征的辨别。比照度定义为在特征与其四周的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该可以保证需求检测的特征突出于其他背景。