機器視覺中的照明光源測試

機器視覺是用機器代替人眼做各種測量和判斷。一個典型的機器視覺系統包括圖像采集、圖像處理、運動控制部分等。圖像采集將被測物的可視化圖像和特征轉化為能被計算機處理的一系列數據。圖像采集部分由光源、光學照明系統、鏡頭、攝像機構成， 進行合理的光源照明設計，可以大幅降低圖像處理算法分割和識別的難度，同時提高系統的。

機器視覺照明主要使被測物的特征與背景圖像特征之間產生最大的對比度，從而易于特征區分。通常采用：背光照明?；蛘呗湔彰?。具體照明技術可根據實際應用分析采用：高精度色彩照度計

在光源選擇上，也就是光譜分布，我們從三個角度來衡量顏色：

（1）根據被測物特性選擇特定波長：比如綠光的波長為550nm。

（2）兩種或兩種以上光波的混合比：混合的目的是為了產生另一種光。比如黃光（波長620nm）和藍光（波長480nm）混合在一起便會成為綠光，然而實際上，光譜的分布中并沒有綠光的分布。

（3）補色：從白光中移除的那部分光與剩余的光互為補色光。比如，白色金屬鐵和黃色金屬金顏色不同并不是金反射的黃光比鐵多，而是反射的藍光比鐵少。白光中去除藍光即為黃光。

來自德國Gossen的光學測試儀器，包括高精度色彩照度計Mavolux?5032B，亮度及Mavo-Monitor、手持式數字照度計Mavo-Spot?2，分光輻射照度計Mavospec?Base可用于檢測機器視覺光源的質量好壞，通過測試照度、亮度、光譜功率分布、顯色指數、頻閃等參數確認光源的質量好壞。

編輯：fqj