机器视觉光源挑选是经过哪方面验证的？ ​

机器视觉光源挑选是经过哪方面验证的？   

　1.亮度：在两种光源之间进行选择时，最好的选择是较亮的一种。 当光源不够亮时，可能会出现三种不良情况。 首要，相机的信噪比缺乏。 因为光源的亮度缺乏，图画的对比度必然缺乏，而且图画中噪声的可能性当即添加。 其次，光源的亮度缺乏，有必要添加光圈以减小景深。 第三，当光源的亮度缺乏时，比如自然光之类的随机光将对体系产生最大的影响。

　　2.光源均匀性：光线不均匀会导致反射不均匀。 涉及到三个方面。 首要，关于视场，相机的视场应均匀。 简而言之，图画中的暗区是缺少反射光的当地，亮点是反射太强的当地。 第二，光线不均匀会在视野的某些区域产生比其他区域更多的光线。 成果，物体外表的反射是不均匀的（假设物体外表的光反射是相同的）。 第三，均匀的光源将补偿物体外表角度的变化。 即使物体外表的几何形状不同，光源在每个部分中的反射也是均匀的。

　　3.光谱特性：光源的色彩和丈量目标的外表的色彩决定了反射到相机的光能的巨细和波长。 提取其他色彩的特征信息时，白光或特别光谱可能是重要因素。 分析多色特性时，选择光源时，色温是一个更重要的因素。

　　4，寿数特性：光源一般需求连续使用。 为了保持共同和精确的图画处理，视觉体系有必要长期保证稳定和共同的图画。

　　5.对比度：对比度关于机器视觉非常重要。 机器视觉使用中照明的最重要任务是使需求观察的特征与需求疏忽的图画特征之间的对比度最大化，然后轻松区分特征。 对比度定义为要素与其周围区域之间满足的灰度差异。 良好的照明应保证需求检测的功能在其他背景下锋芒毕露。