机器视觉光源选型的三大技巧

<font size="4" style="line-height: 40px;"><strong>什么是机器视觉光源</strong></font>

在机器视觉系统中，通过适当的光源照明可以将被测物体的目标信息与背景信息区分，以获得高品质，高对比度的图像，从而可以降低图像处理算法的难度，同时提高系统的精度和可靠性。

在实际项目中，图像实际成像的效果跟光照条件有密切的关系。毫不夸张的说，它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果，因为良好的光照条件能够取得良好的成像效果，从而有效区分目标物体和背景，减低识别的难度。

<font size="4" style="line-height: 40px;"><strong>光源选型的三个技巧</strong></font>

<font style="line-height: 40px;" color="ff1256">技巧1、 利用波长的特性</font>

红外光波长长，具有穿透性强的特性，红外光可以过滤产品表面有机涂料干扰，检测表面划痕，也可以穿透深色口服液检测内部杂质。

紫外光波长短，具有扩散率高以及激发荧光的特性，适用于透明物体表面Mark点定位；路由器字符检测，该油墨对短波长紫外反射率较低；UV胶体检测；隐形码读取等。

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<font style="line-height: 40px;" color="ff1256">技巧2 、颜色的叠加（互补色，相邻色）</font>

互补色：色环中对称颜色叠加在黑白相机下呈现深色

邻色：色环中相邻或同种颜色叠加在黑白相机下呈现浅色

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<font style="line-height: 40px;" color="ff1256">技巧3 、不同材质金属对不同波段的光源反射率不同</font>

铜和金对于波长短的光源，反光较弱

银和铝在波长850nm左右反光相差最大

蓝色光源能够更好地打出铜、金、铝之间的差异

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