在机器视觉系统中，获得高质量、可处理的图像至关重要，系统成功的原因是保证图像质量好，特征明显，一个机器视觉项目的失败，主要是因为图像质量差，特征不明显，为保证良好的图像，必须选择合适的光源。

　　光源选择的基本要素：

　　对比度：对比度对于机器视觉非常重要，机器视觉应用的照明重要的任务是将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，使特征容易区分，对比度被定义为特征与其周围区域之间的足够量的灰度差异，良好的照明应该能够确保要检测的特征从其他背景中脱颖而出。

　　亮度：选择两种光源时，选择较亮的一种，当光源不够亮时，可能会出现三种不良情况。 一是摄像头的信噪比不够; 因为光源的亮度不够，必然导致图像对比度不足，图像中出现噪点的可能性立马增加，其次，光源亮度不够，必须加大光圈，从而降低景深，另外，当光源亮度不足时，自然光等随机光对系统的影响很大。

　　鲁棒性：测试一个好的光源的另一种方法是看光源是否对元件的位置不敏感，当光源放置在相机视场的不同区域或不同角度时，所产生的图像不应发生相应的变化，方向性强的光源增加了高光区域出现镜面反射的可能性，不利于后续的特征提取。

　　一个好的光源需要能够让你需要寻找的特征非常明显，除了可以捕捉零件的相机外，一个好的光源应该能够产生大的对比度、足够的亮度并且对零件位置的变化不敏感，一旦选择了光源，剩下的工作就容易多了。具体的光源选择方法还在于实验的实践经验。
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