机器视觉光源选择技巧：如何优化图像采集提升检测精度与可靠性
在为上一期的每个人提供了光源的基本知识之后，后端收到了许多粉丝的评论，敦促更新光源选择技能。今天，我将向您解释机器视觉光源的最佳选择策略，并在文章结尾处添加一个实际情况〜
完整的视觉检测系统主要包括图像采集部分和图像分析部分，该部分主要由工业相机，工业镜头和机器视觉光源进行。通过适当的光源照明设计，可以优化分离图像中的目标信息和背景信息，这不仅大大降低了图像处理算法的难度，而且还提高了系统的准确性和可靠性。
不幸的是，目前没有一般的机器视觉照明系统可以满足不同的测试要求。因此，有必要为每种特定情况设计合适的照明设备，以取得最佳效果。
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良好的图像应满足什么条件？
首先，对比要求目标和背景的灰度值通常高于30，并且过渡像素满足精度检测要求；其次，均匀性要求图像的整体灰度均匀且不均匀，但是灰度的差异不会影响图像处理。
同样，这是真实性。与颜色相关的颜色需要真实，亮度适中，并且不要过度曝光。
最后，尝试淡化背景。
https://img2.baidu.com/it/u=1550663613,2142619112&fm=253&fmt=JPEG&app=138&f=JPEG?w=667&h=500
光源是影响图像质量的重要因素，因为它们直接影响输入数据的质量。目前没有通用的机器视觉照明设备。因此，对于每种不同情况，有必要选择正确的照明设备以达到最佳的照明效果。
如何选择或设计光源照明解决方案
合理的照明可以在最大程度上突出目标，过滤或淡出背景和干扰信息的特征，从而获得最有利的图像并确保整个系统的准确性和稳定性。
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