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机器视觉（相机、镜头、光源）全面概括分类：机器视觉2013-08-19 10:52 1133人阅读评论(0) 收藏举报机器视觉工业相机光源镜头1.1.1视觉系统原理描述机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断。
机器视觉系统是指通过机器视觉产品（即图像摄取装置，分CMOS 和CCD 两种）将被摄取目标转换成图像信号，传送给专用的图像处理系统，根据像素分布和亮度、颜色等信息，转变成数字化信号；图像系统对这些信号进行各种运算来抽取目标的特征，进而根据判别的结果来控制现场的设备动作。
2.1.1视觉系统组成部分视觉系统主要由以下部分组成1.照明光源2.镜头3.工业摄像机4.图像采集/处理卡5.图像处理系统6.其它外部设备2.1.1.1相机篇详细介绍：工业相机又俗称摄像机，相比于传统的民用相机（摄像机）而言，它具有高的图像稳定性、高传输能力和高抗干扰能力等，目前市面上工业相机大多是基于CCD（ChargeCoupled Device）或CMOS（Complementary Metal OxideSemiconductor）芯片的相机。
CCD是目前机器视觉最为常用的图像传感器。
它集光电转换及电荷存贮、电荷转移、信号读取于一体，是典型的固体成像器件。
CCD的突出特点是以电荷作为信号，而不同于其它器件是以电流或者电压为信号。
这类成像器件通过光电转换形成电荷包，而后在驱动脉冲的作用下转移、放大输出图像信号。
典型的CCD相机由光学镜头、时序及同步信号发生器、垂直驱动器、模拟/数字信号处理电路组成。
CCD作为一种功能器件，与真空管相比，具有无灼伤、无滞后、低电压工作、低功耗等优点。
CMOS图像传感器的开发最早出现在20世纪70 年代初，90 年代初期，随着超大规模集成电路(VLSI) 制造工艺技术的发展，CMOS图像传感器得到迅速发展。
CMOS图像传感器将光敏元阵列、图像信号放大器、信号读取电路、模数转换电路、图像信号处理器及控制器集成在一块芯片上，还具有局部像素的编程随机访问的优点。
光源选型技巧及应用案例光源选型技巧及应用案例用一句常说的话来开头：机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断；机器视觉系统主要包含相机、镜头、光源、图像处理系统和执行机构。
而光源作为其中重要组成部分，直接关系到系统的成败。
为什么这样说呢，在视觉系统中图像是核心，选择合适的光源能够呈现一幅好的图像，能够简化算法提高系统稳定性，一幅图像如果曝光过度则会隐藏很多重要的信息；出现阴影则会引起边缘误判；图像不均匀则会导致阈值选择困难。
因此要保证有较好的图像效果，就必须要选择一个合适的光源。
机器视觉涉及行业广泛包含电子、汽车、包装、印刷、食品、医疗等。
因而我们面临的检测产品也是多种多样:形状大小不同、颜色材质不一、检测环境和指标各异。
面对种类繁多要求各异的检测产品如何选择光源呢，我们先来看一下常见的光源特性。
目前理想的视觉光源有高频荧光灯、光纤卤素灯、氙气灯、LED 光源。
应用最多是LED光源，这里就详细介绍几种常见的LED光源。
1、环形光源：LED灯珠排布成环形与圆心轴成一定夹角，有不同照射角度、不同颜色等类型，可以突出物体的三维信息；解决多方向照明阴影问题；图像出现灯影情况可选配漫射板，让光线均匀扩散。
应用：螺丝尺寸缺陷检测，IC定位字符检测，电路板焊锡检查，显微镜照明等。
2、条形光源：LED灯珠排布成长条形。
多用于单边或多边以一定角度照射物体。
突出物体的边缘特征，可根据实际情况多条自由组合，照射角度与安装距离随有较好自由度。
适用较大结构被测物。
应用：电子元件缝隙检测，圆柱体表面缺陷检测，包装盒印刷检测，药水袋轮廓检测等。
3、同轴光源：经面光源采用分光镜设计。
适用于粗糙程度不同、反光强或不平整的表面区域，检测雕刻图案、裂缝、划伤、低反光与高反光区域分离、消除阴影等。
需要注意的是同轴光源经过分光设计有一定的光损失需要考虑亮度，并且不适用于大面积照射。
应用：玻璃和塑料膜轮廓和定位检测，IC字符及定位检测，晶片表面杂质和划痕检测等。
机器视觉光源选择方法随着机器视觉技术的不断发展，光源的选择越来越重要。
在机器视觉应用中，光源的选择直接影响到图像的质量和识别率。
因此，如何选择适合的光源成为了机器视觉应用中不可忽略的一环。
一、光源的种类常见的机器视觉光源有：白光、红外线、激光等。
其中，白光光源是最常用的光源，可以满足大部分机器视觉应用的需求。
而红外线光源则适用于一些特殊场合，如在黑暗环境下进行图像采集。
激光光源则适用于高精度测量和三维成像等领域。
二、光源的选择原则1. 光源亮度要足够光源亮度足够是保证图像质量的前提。
如果光源亮度不足，会导致图像过暗、噪点过多等问题，影响图像的识别率。
因此，在选择光源时，要确保光源亮度足够。
2. 光源颜色要合适光源颜色是影响图像色彩的重要因素。
在机器视觉应用中，要根据不同的应用场景选择合适的光源颜色，以保证图像的色彩准确性。
比如，在检测红色产品时，应选择波长较短的光源，而在检测蓝色产品时，则应选择波长较长的光源。
3. 光源角度要合适光源角度是影响图像亮度和对比度的因素。
在机器视觉应用中，应根据不同的产品和检测要求选择合适的光源角度，以达到最佳的图像效果。
一般来说，光线垂直于被测物体的表面，可以得到最佳的图像效果。
4. 光源稳定性要好光源稳定性是影响图像质量的重要因素之一。
如果光源不稳定，会导致图像的亮度和对比度变化，影响图像的识别率。
因此，在选择光源时，要选择稳定性好的光源，以保证图像的稳定性和准确性。
三、常见的光源选择方案1. 均匀光源均匀光源是一种常见的光源选择方案。
它可以提供均匀的光照，使得被测物体的表面亮度均匀，并且可以减少表面反射和阴影的影响。
均匀光源适用于需要进行表面检测和缺陷检测的场合。
2. 点光源点光源是一种局部光源，可以提供高亮度的光照，使得被测物体的表面反射更强。
点光源适用于需要进行形状和尺寸检测的场合。
3. 环形光源环形光源是一种环形状的光源，可以提供均匀的光照，同时可以减少阴影的影响。
机器视觉技术在工业生产中的应用案例随着科技的发展，机器视觉技术的应用范围越来越广，而在工业生产领域中，机器视觉技术也成为了改进效率、提升质量、减小成本的重要工具。
本文将重点介绍一些机器视觉技术在工业生产中的应用案例。
1. 自动光学检测在许多制造业中，要求所有产品都必须经过质量检测，而在传统的生产方式中，这个过程通常依赖于人工目测以及手动测量。
自动光学检测是利用机器视觉技术来实现对产品密度、大小、颜色、形状等的自动检测。
这一技术通常使用高分辨率的摄像头来检查每一个产品，并且使用计算机视觉算法来分析数据。
例如，许多汽车制造商使用自动光学检测来检测发动机的零部件，从而确保它们的尺寸和颜色是正确的。
这种技术的好处是可以提高检测质量、减少不符合要求的产品的数量、节省成本和时间。
2. 机器人视觉引导在生产线上，机器人可以用于许多不同的操作，例如装配、包装和挑选。
然而，在许多情况下，机器人必须准确地识别并定位物体，以便执行指定的任务。
这就要用到机器人视觉引导技术，它利用摄像头来捕捉图像，并通过计算机视觉算法来分析并定位物体的位置。
例如，在汽车生产线上，机器人可以使用视觉引导技术来识别车体上的标记，并使用其位置来定位零部件的位置。
这种技术可以提高生产效率、准确性和精度。
3. 三维扫描在许多工业应用程序中，特别是在制造和反应堆中，需要对很多物体进行三维扫描。
三维扫描是使用激光或结构光扫描仪来获取物体表面的三维几何形状和样品表面微观形貌的技术。
在许多应用程序中，这些数据可以用于优化设计和测试，以及为评估部件和组件分析提供数据支持。
例如，在航空航天工业中，三维扫描可以用于分析机翼、引擎和其他一些复杂部件的形式和结构。
这种技术的优势在于它可以在极短的时间内获得大量的数据，并提供高精度数据，以便进行更加准确的分析。
4. 非接触式检测在一些生产工艺中，需要对产品进行某些形式的检测，但是由于产品的特性，无法使用常规的直接接触式检测技术。
【机器视觉】机器视觉光源详解...00. 目录文章目录•o00. 目录o01. 自然光介绍o02. 光的颜色介绍o03. 机器视觉光源o▪ 3.1 环形光源▪ 3.2 条形光源(常规型)▪ 3.3 条形光源(非标型)▪ 3.4 条形组合光源▪ 3.5 高亮高均条形光源▪ 3.6 面光源(背光源)▪ 3.7 平行面光源▪ 3.8 开孔面光源▪ 3.9 侧面道光背光源▪ 3.10 同轴光源▪ 3.11 直角同轴光源▪ 3.12 高亮高均同轴光源▪ 3.13 同轴平行光源▪ 3.14 线性光源▪ 3.15 圆顶光源▪ 3.16 隧道光源o04. 附录01. 自然光介绍在生活中，光主要来自于太阳光，而太阳光的辐射也是最为全面的，虽然太阳光看起来是没有颜色的，但是太阳光的组合成分却是最为复杂，即太阳光是复合光线，接下来介绍下太阳光的组合成分；太阳光主要分为两部分：不可见光，可见光；不可见光主要分为红外区域的不可见光和紫外区域的不可见光：可见光主要是波长为760nm~380nm 的光，而这部分光可以通过对太阳光使用三棱镜色散获取到；在表现不同的可见光中，不同波长的光线呈现不同的颜色，即波长决定特定颜色的特征；在日常生活中，太阳光/白光包含多种颜色波段的光，而这种白光可以通过三棱镜进行分解，这些我们在初级物理中即可了解到；机器视觉光源主要用到的是可见光、部分红外光、部分紫外光；02. 光的颜色介绍机器视觉中光的颜色介绍（1）白色光：机器视觉中白色光分为冷、暖、中间色调颜色，通常在拍摄彩色图像时使用此类光源效果较好，如果对于彩色图像中某一部分有特殊需求，可以另做相关操作；（2）蓝光：三原色光中的其中一种，比较适用于银色背景下的目标物的打光；（3）红光：同属于三原色光中的一种，可以透过一些比较暗的物体，也可以根据颜色的吸收等不同的方法，实现不同打光效果，突出检测目标的特征，并且红色光源能够提高对比度；（4）绿光：主要针对于红色背景、银色背景，并且在3C 应用中，传送带多数为绿色；（5）红外光：属于不可见光之一，透过力强，对于塑料穿透性好，可以将封装好的金属电路等内部元件显示出来，在此种应用场景下，效果和 X 射线一样好，且对于人体无伤害；（6）紫外光：属于不可见光之一，波长较短，且穿透力强，主要应用于证件检测，触摸屏ITO 检测，点胶溢胶检测，金属表面划痕检测等；（7）X-ray 激光：波长短，穿透性好，可以用于透视检测、轮毂划痕及裂纹检测等；可见光的三原色光的三原色包括R 、G 、B （红、绿、蓝）三种颜色的光，生活中以及工业视觉中不同颜色的光均可以通过以上三种光进行合成；如下：红 + 绿 = 黄红 + 蓝 = 青红 + 绿 + 蓝 = 白且红、绿、蓝三种颜色均不能被再次分解，适用这三种颜色基本可以形成所有的颜色；如下示例图像所示的加色规律：根据光的颜色以及光的冷暖，可以将不同颜色形成一个色环，如下图所示，相邻的颜色是相似色，相对颜色是相对色；机器视觉系统中光源的作用1.强化特征，弱化背景2.突出测量特征3.提高图像信息4.简化算法5.减低系统设计的复杂度6.提高系统的检查精度、速度03. 机器视觉光源3.1 环形光源机器视觉光源工业照明检测LED光源环形光源产品描述环形光源采用高柔性基板材质，独特的制作方法，可以任意角度弯曲，以构成具有最佳外径、内径和照射角度的照明系统。
机器视觉中典型光源的特点及应用在机器视觉的世界里，光源就像是调皮的小精灵，给我们带来了各种各样的视觉体验。
说到光源，大家可能会想到阳光、灯光什么的，但机器视觉中的光源可不是那么简单哦。
光源有很多种，每种都有自己的特点和应用。
比如说，LED光源，嘿，那可是机器视觉的“明星”！它亮度高，寿命长，能耗低，简直就是现代科技的宠儿。
用它照亮物体，能清晰地捕捉到细节，真是小巧玲珑又能干。
不过，LED光源也有个小缺点，就是光谱比较窄，有时候在某些情况下不够完美。
再来看看荧光灯，哎呀，这可是老派的代表了！虽然现在被LED逐渐取代，但荧光灯在某些领域依然闪耀着光芒。
它发出的光比较柔和，适合用于一些对光源要求不那么高的场合。
可是，它的启动时间比较长，想要立刻见光就得等一等，这个耐心可不是每个人都有啊。
不过在大面积照明的地方，它的表现可算得上是“稳如老狗”。
再说说卤素灯，这种灯可是机器视觉中的“高温战士”。
它的光线明亮而且色温高，能很好地展示物体的真实色彩。
可是，这种灯的发热量可不小，长期使用的话，可能会让设备受不了。
所以啊，卤素灯在短时间内工作是不错的选择，但长时间的话就得小心烫手哦。
这种灯就像个短暂而又灿烂的烟火，瞬间亮起，但不一定能长久陪伴你。
还有一种光源，叫做激光灯。
听起来就很酷吧？激光灯的光束非常集中，能精准地照射到目标，适合于高精度的检测场合。
就像是一个小侦探，能把细节一网打尽。
但是，激光的成本可不便宜，不是所有地方都能用得起哦。
虽然它在工业检测中表现得淋漓尽致，但对于小企业来说，还是得量入为出，别让自己的钱包大出血。
再聊聊光纤灯，这个名字听起来就像是高科技的产物。
光纤灯通过光纤传递光线，能够在狭小的空间里照亮，这可是解决了一些复杂环境下的照明难题。
想象一下，复杂的机器结构中，光纤灯就像是一条细细的光路，把光送到每一个角落，真是小而美的设计。
不过，光纤灯的成本和维护也需要注意，不然可会让人心疼。
在选择光源的时候，可得好好考虑应用场景。
机器视觉中光源的特点及选择应用机器视觉是一种高精度、高速度的自动化检测技术，它的核心是通过图像识别和处理技术，对产品进行检测和质量控制。
而在机器视觉中，光源则是不可或缺的一部分，它能够影响着图像的质量和检测的精度。
本文将从机器视觉中光源的特点以及选择应用两个方面进行探讨。
一、机器视觉中光源的特点1.稳定性机器视觉需要对产品进行连续性的检测，因此光源的稳定性非常重要。
如果光源不稳定，那么会导致图像的质量不稳定，从而影响检测的精度。
2.色温在机器视觉中，色温是一个非常重要的因素。
如果光源的色温不合适，那么会导致图像的颜色不真实，从而影响检测的精度。
因此，在机器视觉中选择合适的色温的光源是非常重要的。
3.亮度光源的亮度也是机器视觉中需要考虑的因素之一。
如果光源的亮度太强或者太弱，都会影响到图像的质量和检测的精度。
因此，在选择光源时需要考虑到亮度。
二、机器视觉中光源的选择应用1.白光源白光源是机器视觉中最常用的光源之一。
它的特点是色温较高，亮度较均匀。
在机器视觉中，白光源常常用来检测表面的缺陷、裂痕、污渍等。
2.红外光源红外光源是机器视觉中一种非常特殊的光源。
它的特点是它可以穿透物体，从而得到物体内部的信息。
在机器视觉中，红外光源常常用来检测电子产品、玻璃制品等内部的缺陷。
3.激光光源激光光源是机器视觉中一种非常特殊的光源。
它的特点是它可以进行非常精确的测量。
在机器视觉中，激光光源常常用来检测金属制品、精密零件等的尺寸、位置等精度要求较高的项目。
总之，机器视觉中光源的特点和选择应用是非常重要的。
只有选择合适的光源，才能够确保机器视觉的检测精度和效果。
机器视觉光源的作用及分类一、引言机器视觉技术是近年来发展迅速的一种智能化技术，而光源则是机器视觉中不可或缺的重要组成部分。
本文将详细介绍机器视觉光源的作用及分类。
二、机器视觉光源的作用1. 提供合适的照明条件机器视觉需要适当的照明条件才能够获取高质量的图像数据。
光源可以提供足够亮度和均匀性，使得图像中物体表面反射出来的光线足够强，从而使得图像清晰、鲜明。
2. 提高图像对比度在不同物体表面颜色和材质相同的情况下，由于反射率不同，会导致图像中出现灰度差异较小的问题。
而通过改变光源波长和亮度等参数，可以提高物体表面反射率差异，从而提高图像对比度。
3. 减少环境干扰在实际应用场景中，环境因素如日光、灯光等会对图像采集产生干扰。
机器视觉光源可以通过选择合适波长、强度和方向等参数来减少环境干扰，提高图像质量。
4. 适应不同应用场景不同的应用场景需要不同的光源，例如在检测物体表面缺陷时需要使用红外光源，而在检测电子元器件时则需要使用紫外光源。
机器视觉光源可以根据实际需求进行选择和调整，以满足不同场景下的需求。
三、机器视觉光源的分类1. 白光源白光源是最常用的一种机器视觉光源，可以提供均匀、稳定、高亮度的照明条件。
白光源通常有冷白和暖白两种类型，在不同应用场景下选择合适类型的白光源可以得到更好的效果。
2. 红外光源红外光具有穿透性强、反射率低等特点，在检测物体表面缺陷、薄膜厚度等方面有广泛应用。
红外光通常分为近红外和远红外两种类型，其中近红外波长范围为700nm-1100nm，远红外波长范围为1100nm-3000nm。
3. 紫外光源紫外光具有较短波长、高能量等特点，在检测电子元器件、荧光物质等方面有广泛应用。
紫外光通常分为近紫外和远紫外两种类型，其中近紫外波长范围为200nm-400nm，远紫外波长范围为400nm-3000nm。
4. 激光光源激光光源具有高亮度、高单色性、高直线度等特点，在精密测量、三维成像等方面有广泛应用。
机器视觉中光源的特点及选择应用机器视觉是一种通过光学传感器等多种手段来捕捉并分析图像，从而实现自动检测及控制等自动化技术。
在机器视觉中，光源是至关重要的一个因素，光源的优劣与光源的选择将直接影响到图像获取的适宜性、成像质量以及处理效果等方面。
因此，本文将就机器视觉中光源的特点及选择应用进行详细地阐述。
1. 光源的种类在机器视觉中，可用的光源有多种类型，包括荧光灯、氙气灯、钨丝灯、LED灯等。
2. 光源的颜色光源的颜色对于图像的选择至关重要。
根据颜色的温度，可将光源分为冷光源和暖光源。
冷光源比较适合于追求精度和高亮度的应用，而暖光源则更多用于温和的应用以及成像效果对色彩的要求较高的领域。
3. 光源的亮度亮度是光源的一个非常关键的因素，可以通过灯泡的大小体积、功率等来进行调节。
在机器视觉中，光源的亮度决定了图像的清晰度和细节度。
一般来说，在机器视觉的应用中，需要对光源进行定制，以便实现对图像所需的光源强度的精确控制。
4. 光源的形式光源的形式决定了光束的散发结构及其能达到的场景范围。
常见的光源形式有点光源、线状光源及面散光源。
这些不同形式的光源适用不同的应用场景。
5. 光源的选择在进行光源的选择时，需要考虑到以下几个因素：1) 场景条件：光线越暗，光线控制就越需要得到侧重。
2) 对象的表面：不同的表面有不同的反光性，因此选择适宜的光源对于获得明确的成像效果是至关重要的。
3) 采集设备的类型：不同的摄像头有不同的基础要求，因此在进行光源的选择时需要根据采集设备的具体特点进行选择。
总之，机器视觉的光源对于机器视觉的应用以及图像处理有着非常大的影响。
因此在进行机器视觉设计及实践中，需要根据具体的采集目标，从多个角度出发综合考虑各因素，以便获得适宜的成像效果。
机器视觉中的光源与打光机器视觉主要解决四大问题：定位、测量、检测、识别。
在机器视觉中打光和光源影响着系统的稳定性，比如在测量应用中，光照发生10%-20%的变化，就可能导致图像边缘偏移1-2个像素，这些问题在算法层面是不容易解决的。
所以了解光源和打光非常重要。
照明方式直接照明直接将光射向物体，得到清楚的影像。
当需要得到高对比度物体图像的时候，这种类型的光很有效。
但是当它照在反光材料上时，会引起镜面的反光。
通用照明一般采用环状或点状照明。
环灯很容易安装在镜头上，可给漫反射表面提供足够的照明。
暗场照明暗场照明暗场照明时相对于物体表面提供低角度照明。
假设相机拍摄镜子，在其视野内如果能看见光源就认为是亮场照明，相反的在视野中如果看不到光源就是明场照明。
因此光源是亮场照明还是明场照明于光源的位置有关。
暗场照明应用于对表面部分有凸起的部分的照明或表面纹理变化的照明。
背光照明从物体表面射过来君君视场的光。
通过相机可以看到物面的侧面轮廓。
背光照明常用于测量物体的尺寸和方向。
背光照明产生了很强的对比度。
应用背光技术的时候，物体表面特征可能丢失。
例如，可以应用背光照明测量硬币的直径，但是却无法判断硬币的正反面。
同轴照明同轴光的形成即通过垂直镜头方向发出的发散光，射到一个使光向下的分光镜上，相机从上面通过分光镜看物体。
这种类型的光源对检测高反射的物体特别有帮助，还适合受周围环境产生阴影影响，检测面积不明显的物体。
漫射照明连续漫反射照明应用于物体表面的反射性或者表面有复杂的角度。
连续漫反射照明应用半球形的均匀照明，以减小影子及镜面反射。
这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。
这种光源可以达到170立体角范围的均匀照明。
光源选择直接丢一份ppt吧：•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••。
机器视觉的五大典型架构和应用案例如今，随着工业4.0的到来，机器视觉技术在工业自动化中逐渐起着十分重要的地位，机器视觉技术的不断创新，推动了工业自动化、智慧安防以及人工智能等行业的进步，机器视觉技术的发展为这项技术所能应用的领域也带来了更多发展潜力与机会。
大家都说人类感知外界信息的80%是通过眼睛获得的，图像包含的信息量是最巨大的。
那么机器视觉技术的出现，就是为机器设备安上了感知外界的眼睛，使机器具有像人一样的视觉功能，从而实现各种检测、判断、识别、测量等功能。
今天，咱们就来感受一下机器视觉技术的魅力。
机器视觉的五大典型架构1.照明还记得当初在参加一场有关机器视觉技术会议的时候，一位技术大牛特意强调了机器视觉中关于照明的重要性。
据了解，照明是影响机器视觉系统输入的重要因素，它直接影响输入数据的质量和应用效果。
光源可分为可见光和不可见光。
常用的几种可见光源是白帜灯、日光灯、水银灯和钠光灯。
可见光的缺点是光能不能保持稳定，如何使光能在一定的程度上保持稳定，是实践过程中急需要解决的问题。
另一方面，环境光有可能影响图像的质量，所以可采用加防护屏的方法来减少环境光的影响。
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摄像机之间，它的优点是能获得高对比度的图像。
前向照明是光源和摄像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，摄像机拍摄要求与光源同步。
2.镜头镜头相当于人类眼球的存在，它在机器视觉系统中主要负责光束调制，并完成信号传递。
据了解，目前为止市面上大多数的镜头都能够满足机器视觉应用的需求，但是更专业的机器视觉系统可能需要定制的镜头和涂层。
幸运的是，许多具有内部生产能力的镜头制造商，已经准备好定制镜头来满足这些应用需求。
当然，这些定制镜头会比较昂贵，因此它们通常仅用于那些对成本不敏感的特定成像系统中（例如军事应用），或是大批量消费产品的生产线中。
机器视觉系统光源的选择一、机器视觉光源的种类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。
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。
但是在一般的应用中，LED机器视觉光源逐渐成为主角。
二、LED机器视觉光源特点LED光源有以下几个特点：1、使用寿命长，一万到三万小时左右。
2、LED光源是由很多个LED颗粒摆列组成，可以组成不同形状不同角度的光源。
3、LED颗粒有不同的颜色不同的波长，用户可以根据检测对象的特征选用不同波长的光源，以突出检测特征从而达到理想的效果。
4、稳定性好。
LED光源相对其他光源来说，稳定性大大增强，更加有利于为系统提供高品质的图像。
三、LED光源的照明方式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，LED面光源和平行光源是这样使用的，常用来突出产品的轮廓，比如工件的尺寸测量就是使用这种方法。
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，比如条形光源，同轴光源，环形光源，圆顶光源，线光源等都是使用这样的用法，这是最常用的照明方式。
机器视觉中的绿色光源技术一、引言近年来，随着机器学习和深度学习技术的发展，机器视觉技术得到了快速的发展。
机器视觉技术中的绿色光源技术是研究人员广泛关注的一个领域。
本文将围绕机器视觉中的绿色光源技术展开深入的探讨。
二、机器视觉中的绿色光源技术简介1. 绿色光源技术的背景机器视觉中的绿色光源技术是一种利用绿光的反射或透射来提高图像的质量的技术。
该技术基于传统的白光漫反射原理，通过绿光的特殊波长来增强对物体表面纹理、形状和深度的分析和识别能力，提高图像的对比度和清晰度。
绿色光源技术在机器人视觉、工业自动化、数字编码、三维重建等方面都有广泛的应用。
2. 绿色光源技术的原理机器视觉中的绿色光源技术依赖于绿光的特殊性质，绿光的波长在550-570nm之间，可以穿透空气和水，具有强烈的透射性和深度感知能力。
在机器视觉应用中，设备会通过绿色光源照射对物体进行扫描，然后根据绿色光线的反射或透射特性来分析物体表面的纹理、形状和深度信息。
这种方法可以减少光照强度不足和波长干扰等问题，从而提高了识别和测量的精度和可靠性。
3. 绿色光源技术的应用机器视觉中的绿色光源技术广泛应用于测量、检测、三维重建、物体识别、在线质量控制等领域。
在产品资料管理系统、3D扫描、数字编码等方面，绿色光源技术可以提高自动化的准确度和效率。
在数字化制造流程中，绿色光源技术也能够实现高度自动化和工业4.0相关的目标。
三、机器视觉中的绿色光源技术的关键技术1. 光源选择在机器视觉中，选择合适的绿色光源至关重要。
目前市面上的绿色光源有多种，其中LED光源、激光光源是比较常用的。
LED光源具有高亮度、低功率等特点，不会产生热效应，适合长时间稳定工作。
激光光源具有高光强、高方向性、小空间角等特点，适合进行高精度的测量和检测。
2. 激光抗干扰技术机器视觉中的绿色光源技术在工业环境中可能会受到干扰，比如周围背景光的波长、强度都可能对识别和测量产生影响。
因此，绿色光源技术需要具备一定的抗干扰能力。
