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判断机器视觉光源的好坏,首先必须了解什么是光源需要做到的,光源的作用并不仅仅局限于使检测部件能够被摄像头“看见”,有时候,一个完整的机器视觉系统无法支持工作,很大一部分原因是光源造成的。

照明系统是机器视觉系统中最关键的部分之一,机器视觉光源直接影响到图像的质量,进而影响到系统的性能。好的打光设计能够使我们得到一幅好的图像,从而改善整个系统的分辨率,简化软件的运算。

影响光源的因素:

1.对比度:对比度对机器视觉来说非常重要,机器视觉应用照明的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。

2.亮度:当选择两种光源的时候,最佳的选择肯定是更亮的那个。因为当光源亮度不够时就会出现以下三种情况:一、相机的信噪比不够;二、图像的对比度不够,在图像上出现噪声的可能性也随之增大;三、光源的亮度不够,必然需要加大光圈,从而减少景深,并且自然光也会随机对系统加大影响。

3.鲁棒性:测试好光源的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。在很多情况下,好的光源需要在实际工作中与其在实验室中有相同的效果。

4.光源可预测:当光源入射到物体表面的时候,光源的放映是可以预测的,光源可能被吸收或被放射,光可能被完全吸收(黑金属材料,表面难以照亮)或者被部分吸收(造成了颜色的变化及亮度的不同)。不被吸收的光就会被反射,入射光的角度等于反射光的角度。

5.物体表面:如果所有物体表面是相同的,在解决实际应用的时候就没有必要采用不同的光源技术了,但由于物体表面的不同,因此需要观察视野中的物体表面,并分析光源入射的反映。

6.光源的位置:既然光源按照入射角反射,因此光源的位置对获取高对比度的图像很重要,光源的目标是要达到使感兴趣的特征与其周围的背景对光源的反射不同。预测光源如何在物体表面反射就可以决定出光源的位置。

7.选择光源:光源应该按照照明形状的需要来选择,需要有足够的均匀度,且稳定性能要好

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