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?機器視覺系統就是利用機器代替人眼來作各種測量和判斷。它是計算機學科的一個重要分支，它綜合了光學、機械、電子、計算機軟硬件等方面的技術，涉及到計算機、圖像處理、模式識別、人工智能、信號處理、光機電一體化等多個領域。圖像處理和模式識別等技術的快速發展，也大大地推動了機器視覺的發展。
?在機器視覺系統中，獲得一張高質量的可處理的圖像是至關重要。系統之所以成功，首先要保證圖像質量好，特征明顯，。一個機器視覺項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質量不好，特征不明顯引起的。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。

光源選型基本要素：

對比度：對比度對機器視覺來說非常重要。機器視覺應用的照明的z重要的任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生z大的對比度，從而易于特征的區分。對比度定義為在特征與其周圍的區域之間有足夠的灰度量區別。好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。

亮度：當選擇兩種光源的時候，z佳的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現。相機的信噪比不夠；由于光源的亮度不夠，圖像的對比度必然不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對系統的影響會z大。

魯棒性：另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度z小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域或不同角度時，結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利于后面的特征提取。

好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，好的光源應該能夠產生z大的對比度、亮度足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。具體的光源選取方法還在于試驗的實踐經驗。