机器视觉系统中视觉光源的影响
判断机器视觉光源的质量，首先要知道光源需要做什么。光源的作用不仅限于让检测部件被摄像头看到。有时候，一个完整的机器视觉系统无法支持工作，很大一部分是光源造成的。
照明系统是机器视觉系统中最关键的部分之一。机器视觉光源直接影响图像质量和系统性能。良好的照明设计可以使我们获得良好的图像，从而提高整个系统的分辨率，简化软件的操作。
影响光源的因素:
1.对比度:对比度对机器视觉非常重要。机器视觉应用照明最重要的任务是在需要观察的特征和需要忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而容易区分特征。
2.亮度:选择两种光源时，最好的选择一定是更亮的。因为当光源亮度不够时，会出现以下三种情况:一是相机信噪比不够;二是图像对比度不够，图像上噪音的可能性增加;第三，光源亮度不够，需要增加光圈，从而减少景深，自然光会随机增加对系统的影响。
3.鲁棒性:测试光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或角度时，结果图像不应随之改变。方向性强的光源增加了高亮区镜面反射的可能性，不利于后续特征的提取。许多情况下，好的光源在实际工作中需要与实验室相同的效果。
4.光源可以预测:当光源进入物体表面时，光源的放映是可以预测的。光源可能被吸收或放射，光可能被完全吸收(黑金属材料，表面难以照亮)或部分吸收(导致颜色变化和亮度不同)。不被吸收的光会被反射，入射光的角度等于反射光的角度。
5.物体表面:如果所有物体表面相同，在解决实际应用时不需要采用不同的光源技术。但由于物体表面的不同，需要观察视野中的物体表面，分析光源入射的反映。
6.光源位置:由于光源是按照入射角反射的，所以光源的位置对于获得高对比度的图像非常重要。光源的目标是使感兴趣的特征与周围背景对光源的反射不同。通过预测光源在物体表面的反射，可以确定光源的位置。
7.选择光源:光源应根据照明形状的需要进行选择，需要有足够的均匀性和良好的稳定性。
