机器视觉光源选型

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。

机器视觉硬件选型计算概述V1.0目录1相机 (4)1.1相机光谱类型 (4)1.2相机像素值 (5)1.3图像帧速率和快门速度 (6)1.3.1断续送料的应用 (6)1.3.2连续送料的应用 (7)1.4图像数据传输 (7)1.4.1模拟传输方式 (8)1.4.2数字传输方式 (8)1.5其他要点 (9)1.5.1像素深度 (9)1.5.2传感器尺寸 (9)1.5.3像元尺寸 (10)1.5.4CCD&CMOS (10)2镜头 (10)2.1靶面尺寸 (11)2.1.1面阵相机镜头 (11)2.1.2线阵相机镜头 (11)2.2焦距 (11)2.3镜头分辨率 (12)2.4接口类型 (13)2.5工作距离 (14)2.6镜头其他参数 (14)2.6.1景深 (14)2.6.2工作波长 (14)2.6.3畸变 (15)3光源 (16)3.1光源类型 (16)3.2光源照射方向性 (17)3.2.1反射类型 (17)3.2.2照射角度 (17)3.3光源光谱 (23)3.3.1光源颜色 (23)3.3.2光源波长特性 (24)3.3.3几种光源光谱使用情况汇总对比 (25)3.4光源亮度调整 (26)4其他 (27)4.1各种滤镜/选配件 (27)4.1.1偏光镜 (27)4.1.2锐波滤镜 (28)4.1.3保护镜 (28)机器视觉硬件选型计算概述V1.0本资料主要包括相机、镜头和光源的选型计算概述。

1相机相机选型主要参数包括：相机光谱类型、相机像素值、图像帧速率和快门速度、像素深度、传感器尺寸、像元尺寸。

1.1相机光谱类型相机光谱类型即相机色彩类型主要分为彩色相机和黑白相机。

在处理图像时，彩色照相机使用的是色调（颜色）数据，而黑白照相机使用的是强度（亮度）数据。

首先要强调目前市场上同等分辨率的彩色相机和黑白相机价格差异不大，但是同等条件下仍然优选黑白相机（特别是涉及尺寸测量），主要原因如下：1、在图像边缘检测算法中一般实现先将彩色图片转换为黑白图片然后根据像素之间像素值差异实现边缘检测。

机器视觉光源选择在我们的生活中，各种各样的光源给我们带来了光明。

最常见的光源就是灯具了。

而对于机器视觉来说，同样也需要相对应的光源选择。

在机器视觉系统中，光源的作用是非常强大的。

接下来，我们来看下机器视觉光源选择吧。

1、一般情况下，如果使用黑白相机，又对被测物体的颜色选择没有特殊的要求，红色是比较合适的选择。

因为红色LED寿命长、稳定、价格低廉，更重要的是红色LED的波长更接近传感器的灵敏度峰值，而通常的CCD对紫色、蓝色的光敏感程度没有红光强。

2、如果进行彩色成像，则通常考虑使用白色光源。

白色LED光源的制造有几种方法，一种是使用白色LED制造，发光管内部有蓝色发光芯片与受到激发后发出黄色的荧光粉，发出的光按一定比例叠加到一起，看起来形成了白色，这是最为常见的形式。

另一种方法是使用红绿蓝三种不同颜色的LED，按某种顺序或方式在光源上进行排列，并分别控制每种颜色的度，使用相对方便。

此种方法通常使用四个单色RGGB颗粒进行排列，所以其中的绿色分量通常会比较足，之所以多加一个绿色的G通量，是因为人眼对绿色光源（波长555nm）最敏感。

3、机器视觉应用中应注意目标颜色与光源颜色的搭配，我们看到某个物体成某种颜色，是因为其反射了对应的光谱。

我们拍摄物体时，如果要将某种颜色打成白色，那么就得使用与此颜色相同或相似的光源（光的波长一样或接近），而如果要打成黑色，则需要选择与目标颜色波长差较大的光源。

以上就是妈网百科介绍有关机器视觉光源选择的相关内容了。

选择合适的光源成为决定整个系统成败的关键因素，光源的主要目的就是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像。

希望本文可以帮助到大家。

【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。

机器视觉光源选型的三大技巧
随着机器视觉技术的不断发展，光源在其中扮演着重要的角色。

光源的选型直接影响到图像质量、精度和稳定性等方面。

因此，在进行机器视觉光源选型时，需要掌握以下三大技巧：
1.光源亮度选择
光源亮度是指光源发出的光线强度。

在机器视觉应用中，选择合适的光源亮度可以提高图像的清晰度和对比度。

一般来说，光线越亮，对比度越高，但也需要根据实际应用场景进行选择，避免光线过于强烈影响图像质量。

2.光源波长选择
光源波长指光线的特定频率，不同的光源波长对不同的物体有不同的反射和吸收率。

因此，在选择光源波长时，需要考虑待检测物体的特性。

比如，红光可以更好地检测金属表面缺陷，蓝光可以更好地检测塑料零件的缺陷。

3.光源色温选择
光源色温是指光源发出的光线颜色的温度，一般用开尔文(K)来表示。

不同的色温对图像的色彩还原有着不同的影响，因此需要根据具体应用场景进行选择。

在一些要求色彩还原精度较高的场合，需要选择色温稳定的光源。

总之，机器视觉光源选型需要综合考虑多个因素，选择合适的光源才能提高机器视觉应用的效果。

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机器视觉光源选取原则
机器视觉光源选取原则
机器视觉系统是利用光学成像技术对物体进行检测和识别的系统，而光源的选取对于机器视觉系统的成像效果和检测精度有着至关重要的影响。

下面将介绍机器视觉光源选取的原则。

1. 光源稳定性
光源的稳定性是影响机器视觉系统成像质量的重要因素之一，稳定的光源可以使成像质量更为稳定，减少噪声和误差。

因此，在选择光源时应该优先考虑其稳定性。

2. 光源亮度
光源的亮度是影响机器视觉系统成像质量的另一个重要因素，光源亮度越高，成像质量越好，检测精度也会更高。

但是过高的亮度也会导致成像质量下降，因此需要根据具体应用场景选择适当的光源亮度。

3. 光源颜色
光源颜色的选择也是影响机器视觉系统成像质量的因素之一，不同颜色的光源对于不同的物体有着不同的反射特性，因此需要根据具体应用场景选择合适的光源颜色。

4. 光源方向
光源的方向也会影响机器视觉系统的成像质量，不同方向的光源会导致不同的反射角度和反射强度，因此需要根据具体应用场景选择合适的光源方向。

5. 光源均匀性
光源均匀性也是影响机器视觉系统成像质量的因素之一，均匀的光源可以使成像质量更为均匀，减少噪声和误差。

因此，在选择光源时应该优先考虑其均匀性。

综上所述，机器视觉光源的选取需要考虑稳定性、亮度、颜色、方向和均匀性等因素，根据具体应用场景选择合适的光源可以提高机器视觉系统的成像质量和检测精度。