机器视觉光源选择是通过哪方面验证的？

   机器视觉光源选择是通过哪方面验证的？

1.亮度：在两种光源之间进行选择时，最好的选择是较亮的一种。 当光源不够亮时，可能会出现三种不良情况。 

首先，相机的信噪比不足。 由于光源的亮度不足，图像的对比度必然不足，并且图像中噪声的可能性立即增加。 

其次，光源的亮度不足，必须增加光圈以减小景深。 

第三，当光源的亮度不足时，诸如自然光之类的随机光将对系统产生最大的影响。

2.光源均匀性：光线不均匀会导致反射不均匀。 涉及到三个方面。 

首先，对于视场，相机的视场应均匀。 简而言之，图像中的暗区是缺少反射光的地方，亮点是反射太强的地方。 

第二，光线不均匀会在视野的某些区域产生比其他区域更多的光线。 结果，物体表面的反射是不均匀的（假设物体表面的光反射是相同的）。 

第三，均匀的光源将补偿物体表面角度的变化。 即使物体表面的几何形状不同，光源在每个部分中的反射也是均匀的。

3.光谱特性：光源的颜色和测量对象的表面的颜色决定了反射到相机的光能的大小和波长。 提取其他颜色的特征信息时，白光或特殊光谱可能是重要因素。 分析多色特性时，选择光源时，色温是一个更重要的因素。

4.寿命特性：光源一般需要连续使用。 为了保持一致和准确的图像处理，视觉系统必须长时间确保稳定和一致的图像。

5.对比度：对比度对于机器视觉非常重要。 机器视觉应用中照明的最重要任务是使需要观察的特征与需要忽略的图像特征之间的对比度最大化，从而轻松区分特征。 对比度定义为要素与其周围区域之间足够的灰度差异。 良好的照明应确保需要检测的功能在其他背景下脱颖而出。