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机器视觉光源如何选择？
2017.10.07
在机器视觉系统中，获得一张高质量的图像是至关重要的，要保证好有的视觉图像，必须要选择一个合适的光源。下面小编将与大家分享下如何判断视觉光源的好坏，主要从三个维度去判断： 一、亮度 当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源亮度不够时，可能有三种不好的情况会出现： 1、相机的信噪比不够：由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大； 2、光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深； 3、当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。 二、对比度 机器视觉应用的照明最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明光源应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景，突出其特征，以便于下一步的图像处理。 三、鲁棒性 测试好光源的中一方法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不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。 图像本身的质量对整个视觉系统极为关键，而光源则是影响机器视觉系统图像水平的重要因素，因为它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果，机器视觉光源的选型是一门必学知识。
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