在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，机器视觉 展览，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素：对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。机器视觉应用的照明的最重要的任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生zui大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
亮度：当选择两种光源的时候，zui佳的选择是选择更亮的那个。当光源不够亮时，徐州机器视觉，可能有三种不好的情况会出现。一，机器视觉报价，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。另外，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会zui大。
鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度zui小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，机器视觉仪器，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生zui大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。
机器视觉系统有个很书面的定义，就是使用机器代替人眼来作各种测量和判断的一个系统。机器视觉检测系统通常是选用CCD工业相机将被检查的对象转换成图画信号，然后传送给专用的图像处理体系，最后输出我们需要分析的图像数据的一个工业化的系统。
机器视觉系统可以依据像素散布和亮度、色彩等图像信息，将图像信号转变成数字化信号，这种图像处理系统通过对这些机器视觉信号进行各种运算来提取检测对象的特征，如常见的面积、数量、位置、长度等数据信息。
再依据预设的回应度和敏感度以及其它条件输出对应的检测结果，这些输出数据通常包括长度、视点、个数、合格/不合格、有/无等这些基本参数，可以代替人工高效的完成主动辨认和是别的功能。
从功用上讲，机器视觉系统最基本的有四大类功用：其一是尺寸的测量、其二是缺点检查、还有就是模式的辨认、最后一个非常重要的应用就是视觉定位。
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