从事机器专业的人都知道，在机器视觉系统中，获得一幅可以处理的高质量图像是非常重要的。系统要想成功，首先要保证图像质量好，特征必须明显，识别率才能高。那么，机器视觉光源的选择是怎样的呢？
机器视觉光源选择的基本要素
1.亮度：在两种光源中选择时，最好选择较亮的一种。
当光源不够亮时，可能会出现三种不好的情况。一是摄像头信噪比不够；因为光源的亮度不够，图像的对比度必然会不足，图像上出现噪点的可能性也会增加。二是光源亮度不够，需要加大光圈，从而降低景深。第三，当光源亮度不足时，自然光等随机光对系统的影响最大。
2.光源均匀性：光线不均匀会造成反射不均匀。一致性与三个方面有关。
第一，对于视野，相机视野的部分要均匀。简单来说，图像中的暗区就是缺少反射光，亮点就是这里的反射太强。
第二，光线不均匀会使视野中的某些区域比其他区域有更多的光线。从而造成物体表面的不均匀反射(假设光在物体表面的反射是相同的)。
第三，均匀光源会补偿物体表面的角度变化。即使物体表面的几何形状不同，光源在各部分的反射也是均匀的。
3.光谱特性：光源的颜色和被测物体表面的颜色决定了反射到相机上的光能的大小和波长。
或者白光的特殊光谱可能是提取其他颜色特征信息的重要因素。在分析多色特征时，色温是选择光源时的一个重要因素。
4.对比度：对比度对于机器视觉非常重要。
机器视觉应用中光照最重要的任务是使待观察特征和待忽略图像特征之间的对比度达到最大，以便于区分特征。对比度被定义为特征与其周围区域之间存在足够的灰度差异。
有一个好的光源是非常重要的，因为它可以让你需要寻找的特征非常明显。一个好的光源除了相机能捕捉到零件外，还应该能产生最大的对比度，有足够的亮度，对零件的位置变化不敏感。选好光源后，剩下的工作就容易多了。
*本文医学部分仅供阅读参考。如果感觉身体不适，建议立即就医，以线下诊断的医疗诊疗为准。