机器视觉系统中的照明的好坏直接影响着后面的图像处理。照明并非增强图像亮度这样简单，好的照明系统可以减少很多图像处理工作，提升整个机器视觉系统效率。下面分享选择最合适机器视觉照明的八个小技巧：

　　机器视觉系统依赖于图像质量，颜色，角度和使用照明对象的光源数量影响到图像间的差异，或产生更好的性能，或带来质量差的图像。

　　机器视觉照明应该最大化特征对比，同时最小化其它剩下的对比度，因此让相机清晰看到部分或标记。高对比度特征简化集成和提高可靠性；对比度差的图像和不规则的照明需要来自系统的更多努力，而且也增加了处理时间。最优的照明取决于检测物体的尺寸，它的表面特征和部分几何特征和系统需求。具有宽范围的波长（颜色），视场（尺寸），对于特殊应用需要，就可以灵活的选择机器视觉照明。

　　比如在塑料浇注中验证是否不足，当有材料缺损时，便有了不足的条件（比如浇注到模型中的材料不充分）。

　　亮场照明技术依赖表面纹理和平坦地形。光线遇到平坦反光的表面将光线反射回到相机，创立一个亮区域。粗糙纹理或表面缺损会将光线散射而远离相机，创立了暗区域。

　　比如检测倒装芯片，在PCB装配中验证合适的零件方向是常见的机器视觉应用。

　　为了验证装配问题，使用蓝光波长的打亮芯片方位。这个照明技术依靠波长和同轴照明几何。蓝色波长（460 纳米）能很好地区分银质和铜质表面：铜吸收蓝光呈现出暗场，银反射蓝光呈现亮场。同轴照明几何消除错误反射：不想要的耀眼点，反射和暗点。

　　在这个应用当中，用暗场照明来创立一个明亮的，在暗背景下容易检测的感兴趣特征。在一个暗场区域中光线直接通过透明的瓶子。大多数穿透透明对象的光线不会被相机检测到。如果材料不规则，比如有裂纹，一些光线就会凸显出这个不规则，特别是划痕创立了一个内部空缺，这里光线折射和反射，以许多角度散射包括返回给相机。这些光线将很难检测的划痕转换到暗背景下的亮特征。

　　在机器视觉应用中创造一个高对比度图像的一个有用的方法是用特殊波长（彩色）的光照明物体。对于黑白相机来讲，光的波长能使得跟彩色一样的特征变亮或变暗。

　　连续的漫射照明技术不强调表面纹理和升高中的变化。它提供了非常大的固定照明角度，从多角度让光线找到对象上，因此消除了反射和典型的非方向性或单个光源产生的阴影。

　　机器视觉系统依靠数字图像中的灰度级转化。在许多视觉应用当中，环境光带来了不想要的亮反射，这样使得检测感兴趣特征变得困难或不可能。红外光就能解决这个问题。

　　当物体快速移动成像是模糊时，就需要使用kb体育平台 kb体育在线入口频闪光。频闪宽度 = 视场÷ 像素/移动速度

　　红外光能用于在彩色对象之间消除灰度差别。暗对象吸收红外波长，创造出一致性，而其它则呈现阴影。这个照明方案有利于检测颜色或阴影变化的非一致性。

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