机器视觉打光原理
机器视觉光源系统入门知识详解
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发
机器视觉光源系统入门知识详解
机器视觉优势：机器视觉系统具有高效率、高度自动化的特点，可以实现很高的分辨率精度与速度。
机器视觉系统与被检测对象无接触，安全可靠。
人工检测与机器视觉自动检测的主要区别有：
光源---光路原理
照相机并不能看见物体，而是看见从物体表面反射过来的光。
镜面反射：平滑表面以对顶角反射光线
漫射反射：粗糙表面会从各个方向漫射光线
发散反射：多数表面既有纹理，又有平滑表面，会对光线进行发散反射
上海嘉肯光电科技有限公司:机器视觉光源的研发 光源---作用和要求
在机器视觉中的作用
照亮目标，提高亮度
形成有利于图像处理的效果
克服环境光照影响，保证图像稳定性
用作测量的工具或参照
良好的光场设计要求
对比度明显，目标与背景的边界清晰
背景尽量淡化而且均匀，不干扰图像处理
与颜色有关的还需要颜色真实，亮度适中，不过曝或欠曝
光源---光场构造
明场：光线反射进入照相机
暗场：光线反射离开照相机
上海嘉肯光电科技有限公司是一家专业从事机器视觉光源的研发、生产和销售为一体的高新技术企业。
以工业检测、机器视觉、图像处理、科学研究等领域为主要研发及经营方向。
此外，公司还代理工业镜头、工业相机、图像采集卡、图像处理软件和各类视觉附件。
??上海嘉肯光电科技有限公司?将坚持“用心，创造未来”的企业经营理念，并持续不断地把最优秀、性价比最高的视觉产品提供给广大用户，以不断满足客户日益增长的要求。
机器视觉技术的原理与方法
机器视觉技术的原理与方法近年来，随着科技的发展，机器视觉技术越来越受到人们的关注。
机器视觉技术是一种利用计算机技术实现图像识别、图像处理、图像分析等功能的技术。
它不仅有着广泛的应用领域，例如工业制造、医疗、安防、汽车行业等，而且也是人工智能领域重要的组成部分。
本篇文章就从机器视觉技术的原理和方法两方面进行探讨。
一、机器视觉技术的原理1. 光学原理机器视觉技术的基础是光学原理，即球面成像模型。
在这个模型中，通过镜头进入的光在物焦点处汇聚，然后再在透镜中形成像。
所以，镜头内部的结构决定着光路的走向，从而决定着成像质量。
因此，机器视觉技术中的成像设备要求具有高质量的成像能力，以便准确地捕捉到样本的图像信息。
2. 图像处理原理图像处理原理是指对采集的图像进行非线性处理，提高图像的质量、增强图像的信息和降噪等。
图像处理的主要方法包括亮度调整、对比度调整、去噪等。
其中，去噪的作用非常重要，因为噪声会影响后续处理和识别的效果。
3. 特征提取原理特征提取是机器视觉技术中最重要的步骤。
它是指从图像中提取出能表征图像的重要信息的过程。
常用的特征包括纹理、颜色、角点等。
在完成特征提取后，可以进行后续的分类、识别操作。
4. 模式识别原理模式识别是机器视觉技术的核心环节。
它是指对已知的图像进行分类识别的过程。
在此过程中，需要将待分类的图像与已知的模板图像进行对比，并通过匹配来进行分类。
这一过程中，常用的算法包括支持向量机（SVM）、神经网络、决策树等。
二、机器视觉技术的方法1. 目标定位目标定位是指在图像中找到需要处理的目标，以便进行后续的处理。
常用的目标定位方法包括最小二乘法、边缘检测等。
2. 特征提取特征提取是机器视觉技术中比较考验人员经验和技术的重要环节。
好的特征提取方法可以提高图像的识别率和分类率。
其中，常用的特征提取方法包括SIFT、SURF等。
3. 图像匹配图像匹配是机器视觉技术中进行分类识别所必须的步骤。
它是指将待分类的图像与已知的模板图像进行匹配，从而得出分类结果。
知乎机器视觉打光案例
知乎机器视觉打光案例机器视觉打光是指在机器视觉应用中，通过灯光的设计和控制，来达到更好的图像采集效果和识别准确率。
合理的打光方案可以提高机器视觉系统的稳定性和鲁棒性，使得机器能够更准确地分辨、识别和测量目标物体。
机器视觉系统中的打光设计需要考虑到多个因素，包括光源的类型、光线的方向和强度、物体的表面特性以及环境的光照条件等。
下面将介绍几个常见的机器视觉打光案例。
1.均匀光源打光方案：对于需要进行图像识别和测量的应用，常常需要一个均匀的光源来提供稳定的光线照射。
这种均匀光源可以是环形光源、透射式光源或者漫反射光源等。
通过合理的光源布局和调节，可以使得整个目标物体表面的光照强度尽可能均匀，从而提高图像采集的效果和物体识别的准确率。
2.点光源打光方案：点光源是一种可以产生锐利、明亮的光斑的光源，在一些特殊的机器视觉应用中，可以提供更好的图像对比度和物体边缘细节。
点光源打光方案通常使用多个点光源的阵列，并通过准确的位置和光强调节来实现需要的光照效果。
这种打光方案一般适用于识别微小物体、检测细小缺陷或者定位精度要求高的应用。
3.逆光打光方案：逆光打光是指将光源设置在从相机逆方向照射目标物体的一种打光方式。
这种打光方案可以提高目标物体边缘的对比度和纹理细节，有助于提取目标物体的形状和轮廓。
逆光打光一般适用于需要边缘检测、定位或者表面不平整度检查的应用。
4.背光打光方案：背光打光是指将光源设置在目标物体的背后，使得目标物体的边缘和轮廓能够被明亮的光线照亮。
这种打光方案可以强调目标物体的边缘细节，减少表面反射和阴影的影响，有助于提高目标物体的检测和分割效果。
背光打光一般适用于需要精确分割和位移测量的应用。
总结起来，机器视觉打光方案需要根据具体应用场景和需求来设计和调整。
通过选择合适的光源类型和布局，以及灵活的光源控制方式，可以提高图像采集的质量和识别的准确率，从而提升机器视觉系统的性能和可靠性。
【机器视觉】机器视觉光源详解...
【机器视觉】机器视觉光源详解...00. 目录文章目录•o00. 目录o01. 自然光介绍o02. 光的颜色介绍o03. 机器视觉光源o▪ 3.1 环形光源▪ 3.2 条形光源(常规型)▪ 3.3 条形光源(非标型)▪ 3.4 条形组合光源▪ 3.5 高亮高均条形光源▪ 3.6 面光源(背光源)▪ 3.7 平行面光源▪ 3.8 开孔面光源▪ 3.9 侧面道光背光源▪ 3.10 同轴光源▪ 3.11 直角同轴光源▪ 3.12 高亮高均同轴光源▪ 3.13 同轴平行光源▪ 3.14 线性光源▪ 3.15 圆顶光源▪ 3.16 隧道光源o04. 附录01. 自然光介绍在生活中，光主要来自于太阳光，而太阳光的辐射也是最为全面的，虽然太阳光看起来是没有颜色的，但是太阳光的组合成分却是最为复杂，即太阳光是复合光线，接下来介绍下太阳光的组合成分；太阳光主要分为两部分：不可见光，可见光；不可见光主要分为红外区域的不可见光和紫外区域的不可见光：可见光主要是波长为760nm~380nm 的光，而这部分光可以通过对太阳光使用三棱镜色散获取到；在表现不同的可见光中，不同波长的光线呈现不同的颜色，即波长决定特定颜色的特征；在日常生活中，太阳光/白光包含多种颜色波段的光，而这种白光可以通过三棱镜进行分解，这些我们在初级物理中即可了解到；机器视觉光源主要用到的是可见光、部分红外光、部分紫外光；02. 光的颜色介绍机器视觉中光的颜色介绍（1）白色光：机器视觉中白色光分为冷、暖、中间色调颜色，通常在拍摄彩色图像时使用此类光源效果较好，如果对于彩色图像中某一部分有特殊需求，可以另做相关操作；（2）蓝光：三原色光中的其中一种，比较适用于银色背景下的目标物的打光；（3）红光：同属于三原色光中的一种，可以透过一些比较暗的物体，也可以根据颜色的吸收等不同的方法，实现不同打光效果，突出检测目标的特征，并且红色光源能够提高对比度；（4）绿光：主要针对于红色背景、银色背景，并且在3C 应用中，传送带多数为绿色；（5）红外光：属于不可见光之一，透过力强，对于塑料穿透性好，可以将封装好的金属电路等内部元件显示出来，在此种应用场景下，效果和 X 射线一样好，且对于人体无伤害；（6）紫外光：属于不可见光之一，波长较短，且穿透力强，主要应用于证件检测，触摸屏ITO 检测，点胶溢胶检测，金属表面划痕检测等；（7）X-ray 激光：波长短，穿透性好，可以用于透视检测、轮毂划痕及裂纹检测等；可见光的三原色光的三原色包括R 、G 、B （红、绿、蓝）三种颜色的光，生活中以及工业视觉中不同颜色的光均可以通过以上三种光进行合成；如下：红 + 绿 = 黄红 + 蓝 = 青红 + 绿 + 蓝 = 白且红、绿、蓝三种颜色均不能被再次分解，适用这三种颜色基本可以形成所有的颜色；如下示例图像所示的加色规律：根据光的颜色以及光的冷暖，可以将不同颜色形成一个色环，如下图所示，相邻的颜色是相似色，相对颜色是相对色；机器视觉系统中光源的作用1.强化特征，弱化背景2.突出测量特征3.提高图像信息4.简化算法5.减低系统设计的复杂度6.提高系统的检查精度、速度03. 机器视觉光源3.1 环形光源机器视觉光源工业照明检测LED光源环形光源产品描述环形光源采用高柔性基板材质，独特的制作方法，可以任意角度弯曲，以构成具有最佳外径、内径和照射角度的照明系统。
机器视觉所用的光学知识
机器视觉所用的光学知识
机器视觉是指让机器能够感知和理解图像或视频的能力。
光学知识在机器视觉中起着重要的作用，以下是一些与机器视觉相关的光学知识：
1. 光学原理：了解光的传播规律、折射、反射和干涉等基本原理。
2. 光学成像：理解光通过透镜、凸透镜和反射镜等光学元件进行成像的原理和方法。
3. 相机结构和镜头：了解相机的构造和工作原理，包括光圈、快门、传感器等部件，以及不同类型的镜头（如定焦镜头、变焦镜头）。
4. 相机标定：通过对相机的内部参数（如焦距、畸变等）和外部参数（相机与场景的相对位置和姿态）进行精确测量和校正，使得图像数据能够准确地与真实世界对应起来。
5. 光照和颜色：光照条件对图像的质量和机器视觉算法的性能有很大影响，了解光源的类型、光照强度和颜色等相关知识。
6. 图像传感器：了解不同类型的图像传感器（如CMOS和CCD），以及它们的工作原理、灵敏度、动态范围和噪声等特性。
7. 图像处理：理解图像的数字化表示和处理方法，包括灰度转换、滤波、边缘检测和图像配准等。
8. 特征提取：通过光学方法提取图像中的特征，如边缘、角点、纹理等，以用于目标检测、跟踪和识别等任务。
9. 立体视觉：利用两个或多个相机获取的图像来进行深度估计和三维重建，需要了解立体成像原理和深度计算方法。
10. 光学检测和测量：光学传感器和测量仪器可以用于检测和测量物体的尺寸、形状、颜色等特征，用于机器视觉中的物体分类、排序和质量控制等应用。
综上所述，了解光学知识对于机器视觉的算法和应用有很大帮助，可以提高图像质量、提取有用特征并准确解读图像中的信息。
机器视觉光源打光技术
CCS打光培训概念：1、直射光：直接照射物体的光。
直射光的特点是被照物体后面会产生影子。
晴天太阳光为直射光。
2、扩散光：各种角度的光混合在一起的光。
扩散光照射被照物体不会产生阴影，如无影灯灯光就为扩散光，阴天的太阳光经过云层反射也是扩散光。
3、平行光：光的照射方向一致，光线平行的光。
4、偏振光：所有的光的振幅平面皆为同一平面的光，叫做偏振光。
5、直反射（镜面反射）：6、漫反射：7、明视场：直接反射光进镜头。
并不是说视野里物体亮就是明视场，物体亮度都是相对的，光源亮度高也会使暗视场的物理比较明亮。
8、暗视场：散射光进镜头。
光的穿透性和反射性：波长长的光（红外光）穿透性好；波长短的光反射性好。
穿透塑料薄膜检查物体首选红外；观测玻璃上灰尘划痕首选紫外。
扩散比率：反射能力。
扩散比率高的光穿透性差。
人眼看不到红外光和紫外光，但是相机能够测到红外和紫外；相机对红外和紫外的感光也是有限的，要参照相机的感光特性曲线；紫外照射有些物体可以发出荧光。
常用照明方式：明视场、暗视场、背光照明。
一般相机都是装在被测物正上方，所以当使用同轴光的时候，是明视场；使用低角度光的是暗视场。
测试物体轮廓尺寸多选背光照明方式。
光源颜色的选择：1、用光的穿透性或扩散特性。
2、被测物是彩色：什么颜色的物体反射什么颜色的光，相机观察就是亮色（白色）；吸收其他颜色的光，相机观察就是暗色（黑色）。
波长接近，吸收的少；波长相差大，吸收的多。
3、即使相同颜色的物体，由于材质不同，对光的反射特性也不同。
短波长光照射不同材质物体，反光率差异大；长波长光照射，反光率差异相对小。
偏光板和偏光滤镜：作用：1、消除反光干扰：利用原理：镜面反射中入射光为偏振光，反射光也是偏振光；漫反射中入射光是偏振光，反射光非偏振光。
例子：取玻璃窗中玩具的图像，视野里会有玻璃反射的光源影像，造成干扰。
光源上装偏光板，镜头上装偏光滤镜。
偏振光经玻璃反射仍为偏振光，利用偏光滤镜过滤掉这些偏振光即可消除光源影像干扰；玩具上为漫反射，总有一部分漫反射光到镜头里，即可成像。
机器视觉中的光源与打光
机器视觉中的光源与打光机器视觉主要解决四大问题：定位、测量、检测、识别。
在机器视觉中打光和光源影响着系统的稳定性，比如在测量应用中，光照发生10%-20%的变化，就可能导致图像边缘偏移1-2个像素，这些问题在算法层面是不容易解决的。
所以了解光源和打光非常重要。
照明方式直接照明直接将光射向物体，得到清楚的影像。
当需要得到高对比度物体图像的时候，这种类型的光很有效。
但是当它照在反光材料上时，会引起镜面的反光。
通用照明一般采用环状或点状照明。
环灯很容易安装在镜头上，可给漫反射表面提供足够的照明。
暗场照明暗场照明暗场照明时相对于物体表面提供低角度照明。
假设相机拍摄镜子，在其视野内如果能看见光源就认为是亮场照明，相反的在视野中如果看不到光源就是明场照明。
因此光源是亮场照明还是明场照明于光源的位置有关。
暗场照明应用于对表面部分有凸起的部分的照明或表面纹理变化的照明。
背光照明从物体表面射过来君君视场的光。
通过相机可以看到物面的侧面轮廓。
背光照明常用于测量物体的尺寸和方向。
背光照明产生了很强的对比度。
应用背光技术的时候，物体表面特征可能丢失。
例如，可以应用背光照明测量硬币的直径，但是却无法判断硬币的正反面。
同轴照明同轴光的形成即通过垂直镜头方向发出的发散光，射到一个使光向下的分光镜上，相机从上面通过分光镜看物体。
这种类型的光源对检测高反射的物体特别有帮助，还适合受周围环境产生阴影影响，检测面积不明显的物体。
漫射照明连续漫反射照明应用于物体表面的反射性或者表面有复杂的角度。
连续漫反射照明应用半球形的均匀照明，以减小影子及镜面反射。
这种照明方式对于完全组装的电路板照明非常有用。
这种光源可以达到170立体角范围的均匀照明。
光源选择直接丢一份ppt吧：•••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••••。
机器视觉技术的工作原理与应用
机器视觉技术的工作原理与应用机器视觉技术（Machine Vision Technology）是一种通过计算机算法和数学模型实现的视觉检测技术。
它模拟人眼的视觉系统，利用计算机对数据的处理和分析能力，从而对生产过程中的产品进行自动检测、检验和控制。
机器视觉技术已经被广泛地应用在工业自动化、生产制造、质量控制和智能安防等领域。
一、机器视觉技术的工作原理机器视觉技术通过摄像机、光源、影像处理系统等多重设备将图像信息采集为数字信号，以便用计算机进行处理和分析。
首先，摄像机捕获并采集图像信息，将其转换成数字信号。
图像处理系统对该数字信号进行处理和分析，通过算法模拟人类视觉系统和轮廓、颜色、纹理等识别方式，从而对图像进行解析和测量。
最后，计算机将处理后的数据与事先设定的判定条件进行比较，根据判定结果控制设备进行相关操作。
机器视觉技术的工作原理主要包括以下几个方面：1.光源设计原理：在机器视觉系统中，光源是获取高质量图像的关键。
不同的图像需要不同的光源，例如在低照明环境下需要使用强光源。
高质量光源可以改善图像的出现，减少反射和眩光等问题。
2.镜头技术原理：镜头是光学系统中一个重要的组成部分，必须根据不同的物体和环境设计适当的镜头。
不同的镜头有不同的参数，例如视场角、变焦比例、放大比例等。
3.图像采集原理：图像采集是指通过摄像机或者扫描仪等设备将光学信号转换为数字信号。
采集器的工作原理是将场景上的光线反射到面阵传感器上，并将其转化为数字信号，传递到计算机进行处理。
4.图像处理原理：图像处理是机器视觉的核心，它通过计算机算法对采集的图像进行处理和解析。
包括预处理、特征提取、图像分割、目标识别、模型训练和分类等步骤。
预处理过程包括图像稳定、去噪、滤波等操作；特征提取是指从图像中提取出具有分类意义的特征；分割过程是将图像按照不同的特征进行分割；目标识别过程是识别出图像中的目标；模型训练包括特征选择、特征权重、分类器训练等操作；最后通过分类器对目标进行分类。
机器视觉打光说明
照明效果的优化
1.颜色
适当的选择光源颜色，可以增强图像的对比度。图 展示了BGA 焊点分别在红色光和蓝色光下的成像实例；在红色光下，芯片 中央的条纹依然清晰可见(图中)，这为引脚检测引入了一些干扰 ；在蓝色光下，芯片中央的条纹基本看不见了，仅留下BGA 焊 点的影像，便于后续检测。
机器视觉打光说明
机器视觉打光说明
光源选择
2.案例
机器视觉打光说明
光源选择
2.案例
机器视觉打光说明
3rew
演讲完毕，谢谢听讲!
再见，see you again
2020/11/18
机器视觉打光说明
机器视觉打光说明
照明效果的优化
1.颜色
选择光源的颜色
考虑光源颜色和背景颜色， 使用与被测物同色系的光会 使图像变亮(如：红光使红色 物体更亮)；使用与被测物相 反色系的光会使图像变暗(如： 红光使蓝色物体更暗)。
当使用黑白相机进行检测时，不同颜色的光 源在造成物体表面的反光是完全不同的。
机器视觉打光说明
机器视觉打光说明
照明效果的优化
3.滤镜
机器视觉打光说明
照明效果的优化
3.滤镜
机器视觉打光说明
其他选择
1.荧光灯
机器视觉打光说明
其他选择
2.激光
Laser Light Plane
Camera Sees This View
Light Stripe on Work piece
机器视觉打光说明
其他选择
常见的光源类型
2.散射照明光源
对于表面平整光洁的高反射物体，直接照明方式容易产生强 反光。散射照明先把光投射到粗糙的遮盖物上(比如漫射板)， 产生无方向、柔和的光，然后再投射到被检测物体上，如图 所示。这种光最适合高反射物体。
机器视觉系统中的光源
机器视觉系统中的光源一、概述光源是机器视觉系统中重要的组件之一，一个合适的光源是机器视觉系统正常运行的必备条件。
因此，机器视觉系统光源的选择是非常重要的。
使用光源的目的是将被测物体与背景尽量明显分别，获得高品质、高对比度的图像；将运动目标‘凝固’在图像上；增强待测目标边缘清晰度；消除阴影；抵消噪声。
机器视觉有三大技术即采像技术，处理技术，运动控制技术，而采像技术离不开光源，光源的选择及其性能直接影响系统的成败，影响处理精度和速度。
所以光源在机器视觉系统中起到了举足轻重的作用。
为机器视觉系统选择光源时，最基本是要考虑亮度、光源的位置、表面纹理与形状、鲁棒性、色彩等因素，只有光源在满足生产管理或是质量检测时对于这些因素的要求，才能获取清晰的图像资料，作为准确的数据信息供工作人员使用。
因此，选择光源时要考虑的这些因素，可以说是最基本的因素，是判断光源是否可用的依据。
然而，机器视觉系统光源的种类比较繁多，想要达到更佳的效果，就要在确保可用的基础上，具体到选择合适的种类。
二、光源的评价要素1）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最大的对比度，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。
2）鲁棒性鲁棒性就是对环境有一个好的适应。
好的光源需要在实际工作中与其在实验室中的有相同的效果。
3）亮度当选择两种光源的时候，最佳的选择是选择更亮的那个。
光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。
4）均匀性均匀性是光源一个很中要的技术参数。
均匀性好的光源使系统工作稳定。
5）可维护性可维护性主要指光源易于安装，易于更换。
6）寿命及发热量光源的亮度不易衰减过快，这样会影响系统的稳定，增加维护的成本。
发热量大的灯亮度衰减快，光源的寿命也会受到很大影响。
三、机器视觉系统中的光源的种类3.1光源种类目前的机器视觉系统光源市场，最为常见的光源主要有高频荧光灯、光纤卤素灯以及LED灯三种。
机器视觉镜头的原理及作用
机器视觉镜头的原理及作用机器视觉镜头是一种工业相机镜头，是专门设计用于机器视觉系统的镜头，主要作用是将被拍摄物体的图像项目到相机的传感器上，用于自动进行图像采集、处理和分析等，在高精度测量、自动化装配、无损检测、机器人导航等众多领域有着广泛的应用。
1.机器视觉镜头的原理机器视觉镜头的原理主要涉及光学成像、几何光学、物理光学等领域，包括焦距、视场、光圈等性能参数。
下面，我们一起具体了解机器视觉镜头的原理。
①光学成像原理。
光学成像原理，即：镜头通过多个透镜组（像空间透镜和物空间透镜）将光线聚焦到传感器上，生成物体的数码图像。
透镜组在光路中的位置和间距会影响镜头的焦距、视场、分辨率等性能参数。
②几何光学原理。
镜头的几何光学原理，即在满足光线反射和折射定律的条件下，将物体的反射光聚焦到传感器表面。
在此过程中，需要克服透镜的像差、畸变、色差等问题，以提高成像质量。
③物理光学原理。
在用物理光学原理分析镜头成像时，需要考虑光的波动性和干涉现象。
这会影响镜头的分辨率、对比度、色散等性能的参数。
例如，镜片的涂层可以解决反射和散射问题，提高图像质量。
④焦距与视场。
镜头的焦距是指物体与镜头的距离，它决定了镜头视场的大小，即相机能够捕捉到的图像范围。
焦距越长，视场越窄，图像放大倍数越大；焦距越短，视场越宽，图像放大倍数也越小。
⑤光圈与景深。
光圈是镜头中的一个可调节孔径，用来控制通过镜头的光线数量。
光圈大小可以调节景深（即成像清晰范围），影响了图像的亮度和成像的质量。
光圈越大，进光量越多，景深越浅；光圈越小，进光量越少，景深越深。
⑥分辨率。
分辨率是指镜头能够分辨的最小间距，用来衡量镜头成像的清晰度。
分辨率越高，镜头的成像质量越好。
一般搭配时应使机器视觉镜头的分辨率与传感器的像素匹配，才能充分发挥镜头的系统性能。
2.机器视觉镜头的作用机器视觉系统在电子制造、工业制造等领域有着广泛的应用，作为视觉系统最重要的组成部分，机器视觉镜头对系统的性能和效果有着决定性的影响。
机器视觉光源概述、对光源的要求
机器视觉光源概述、对光源的要求一、机器视觉光源概述、对光源的要求机器视觉是一项综合技术，包括图像处理、机械工程技术、控制、电光源照明、光学成像、传感器、模拟与数字视频技术、计算机软硬件技术(图像增强和分析算法、图像卡、IO卡等)。
一个典型的机器视觉应用系统包括图像捕捉、光源系统、图像数字化模块、数字图像处理模块、智能判断决策模块和机械控制执行模块。
一个典型的工业机器视觉系统包括:光源、镜头（定焦镜头)、变倍镜头、远心镜头、显微镜头)、相机(包括CCD相机和COMS相机)、图像处理单元(或图像捕获卡）、图像处理软件、监视器、通讯Ⅰ输入输出单元等。
二、为什么要使用光源?目的:将被测物体与背景分离，获取高质量、高对比度的图像，好的光源可以很大程度上减少无关的背景信息，突出被测物体的特征。
重要性:直接影响处理精度和速度，甚至机器视觉系统的成败，优秀的打光工程能够降低算法开发的难度。
三、机器视觉对光源的要求(1)对比度:给被检测物体打光的根本目的就是提高缺陷与背景的对比度，将缺陷凸显出来，便于机器视觉算法进一步处理。
它是光源选择的最重要参考之一。
(2)均匀性;不均匀的照明会给后期的图像处理带来诸多不便，甚至会使得采集的图像变得没有处理的价值。
例如光滑的零件会产生镜面反射，因此会在其表面产生耀眼的光斑，如果缺陷刚好被光斑覆盖，就会出现漏检或者误检的情况。
(3)亮度:亮度太大的话，缺陷可能会被淹没，亮度太小，缺陷的对比度可能也会不明显，打光也就失去了原有的意义，所以要合理选择光源的亮度。
(4)稳定性:是指光源在一个时间范围之内稳定的发光。
(5)成本与寿命:价格很高的不一定是最合适的，也不一定承受的起。
光源的使用寿命越长越好，一来可以减少开支，二来可以减少更换光源带来的系统调整。
四、光学基础光：可见光的色散谱根据波长依次为红、橙、黄、绿、青、蓝、紫。
对应的波长（频率)在下表列出。
绿光波长为500-560nm，黄色波长为580-595nm。
机器视觉打光方式、光源颜色选择、尺寸以及安装位置计算
机器视觉打光方式、光源颜色选择、尺寸以及安装位置计算一、机器视觉打光方式机器视觉的最终目的就是把所需要的图像特征提取出来，以方便视觉系统的下一步动作，所以成像的效果影响到整个机器视觉系统的稳定性以及成败。
成像的特征对比度越高，软件的算法就越快及越稳定，其中成像效果的好坏在于是否有合适的打光方式。
针对不同的样品，不同的检测内容，打光方式也会有所不同。
光源选型的时候需要关注的参数，如:光的波长、均匀度、光源的种类、大小、颜色、角度、亮度等以及需要这么控制搭配什么样的控制方式。
1）正向光光源位于被测物的上方，光线照射在被测物表面，根据光源的发光角度可分为高角度光源、低角度光源，以及包含高低角度的无影光源。
2）高角度光光路描述:光线与水平面角度>45°称为高角度光。
效果分析:高角度照射，光线经被测物表面平整部分反射后进入镜头，图像效果表现为灰度值较高;不平整部分反射光进入不了镜头，图像效果表现为灰度值较低。
主要应用:定位、字符检测、轮廓检测、划伤检测、尺寸测量。
常用光源:高角度环形光、条形光、面光、同轴光、点光等。
3）低角度光光路描述:光线与水平面角度<45°称为低角度光。
效果分析:低角度照射，被测物表面平整部分的反射光无法进入入镜头，图像效果表现为灰度值较低;不平整部分的反射光进入镜头，图像效果表现为灰度值较高。
主要应用:定位、字符检测、轮廓检测、划伤检测、尺寸测量。
常用光源:低角度环形光、条形光、线光等。
4）无影光光路描述:通过结构或漫射板改变光路，最终发光角度包含了高角度和低角度。
效果分析:兼具了高角度光和低角度光的效果，使被测物得到了多角度的照射，表面纹理、皱褶被弱化,图像上整体均匀。
主要应用:定位、尺寸测量、弧形产品表面检测。
常用光源:圆顶光、环形无影光、方形无影光、灯箱等。
5）同轴光光路描述:反射光线与镜头平行，称为同轴光。
效果分析:光线经过平面反射后，与光轴平行地进入镜头。
机器视觉所用的光学知识
机器视觉所用的光学知识机器视觉是指通过计算机对图像或视频进行处理和分析，从而使计算机能够模拟人类的视觉能力。
而光学知识则是机器视觉中不可或缺的一部分，它涵盖了光的传播、成像原理、光学器件等方面的知识。
本文将以机器视觉所用的光学知识为标题，探讨光学在机器视觉中的应用和作用。
第一部分：光的传播原理光的传播是光学知识的基础，它涉及光的波动性、传播速度等方面。
在机器视觉中，光的传播原理被广泛应用于图像采集和传输。
例如，在图像采集时，通过光学器件如透镜、光栅等将光线聚焦或进行调制，然后通过传感器将光信号转化为电信号，最终形成图像数据。
在图像传输过程中，光的传播特性也起到了关键作用，如光纤传输中的全内反射现象保证了信号的传输质量。
第二部分：光学成像原理光学成像原理是机器视觉中重要的内容，它涉及到光线的折射、反射、散射等现象。
在机器视觉中，成像原理被广泛应用于图像处理和分析。
例如，在目标检测中，通过光学成像原理可以确定目标的位置、形状等信息。
在图像处理中，通过光学成像原理可以进行图像增强、去噪等操作。
此外，光学成像原理还被应用于机器视觉中的测量和定位，如通过相机测距、测角等方式实现对目标的精确定位。
第三部分：光学器件在机器视觉中的应用光学器件是机器视觉中的关键技术之一，它包括透镜、滤光片、光栅等。
这些器件在机器视觉中起到了重要的作用。
例如，透镜作为光学成像的核心元件，通过对光的折射和聚焦实现对图像的清晰成像。
滤光片可以通过选择性吸收或透过光的特性对光谱进行调整，从而实现对图像的颜色分析和处理。
光栅可以将光线分散成不同的波长，用于光谱分析和光学特性测量。
第四部分：光学在机器视觉中的应用案例光学在机器视觉中有着广泛的应用。
例如，在工业检测中，通过光学成像原理和光学器件可以实现对产品表面缺陷、尺寸精度等的检测。
在智能交通中，通过光学成像原理和光学器件可以实现对车辆、行人等的识别和跟踪。
在医疗影像中，通过光学成像原理可以实现对人体内部组织的成像和诊断。
机器视觉的工作原理
机器视觉的工作原理在当今科技飞速发展的时代，机器视觉作为一项关键技术，正广泛应用于工业生产、医疗诊断、安防监控等众多领域。
那么，机器视觉到底是如何工作的呢？让我们一起来揭开它神秘的面纱。
机器视觉的工作原理可以简单地理解为让机器具备像人类眼睛一样“看”和“理解”的能力。
但与人类视觉不同的是，机器视觉依靠的是一系列的硬件设备和软件算法来实现这一过程。
首先，机器视觉系统的“眼睛”是由各种类型的图像传感器组成，如电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）。
这些传感器能够将外部的光信号转换为电信号，从而捕获到物体的图像。
就好像我们用相机拍照一样，只不过机器视觉的“相机”更加精密和专业。
当图像被传感器捕获后，接下来就是对图像进行预处理。
这一步就像是我们在对一张照片进行初步的修饰和调整，以使其更清晰、更易于分析。
在机器视觉中，预处理通常包括去噪、增强对比度、校正几何失真等操作。
通过这些处理，可以减少图像中的干扰因素，突出有用的信息。
然后，就是特征提取。
这是机器视觉的核心环节之一。
机器需要从图像中提取出能够描述物体特征的关键信息，例如边缘、形状、颜色、纹理等。
这些特征就像是物体的“指纹”，能够帮助机器识别和区分不同的物体。
在特征提取之后，就进入了模式识别的阶段。
机器会将提取到的特征与事先存储的模板或模式进行比较和匹配。
这就好像我们在辨认一个人的脸时，会将其与我们记忆中熟悉的面孔进行对比。
如果匹配成功，机器就能够识别出物体的类别或属性。
为了实现准确的识别和判断，机器视觉系统还会运用各种算法和模型。
例如，在工业检测中，可能会使用深度学习算法来检测产品表面的缺陷；在自动驾驶中，会使用目标检测算法来识别道路上的行人、车辆等物体。
在整个工作过程中，照明条件也是至关重要的。
合适的照明能够突出物体的特征，提高图像的质量，从而有助于机器更准确地进行视觉分析。
就像我们在拍照时，如果光线不好，照片可能就会模糊不清，同样的道理，对于机器视觉来说，良好的照明是获取清晰、有用图像的基础。
3. 机器视觉的工作原理是什么？
3. 机器视觉的工作原理是什么？11 机器视觉的定义机器视觉是指通过光学装置和非接触式的传感器自动地接收和处理一个真实物体的图像，以获得所需信息或用于控制机器人运动等任务的技术。
111 成像原理机器视觉系统依靠光源照明，使物体反射或发射光线。
相机或其他图像传感器捕捉这些光线，并将其转换为电信号。
112 图像处理这些电信号经过数字化后，进入图像处理软件或硬件进行分析和处理。
处理过程可能包括图像增强、滤波、分割、特征提取等操作。
113 模式识别和决策通过对处理后的图像进行模式识别和分析，提取出有用的信息，如物体的形状、尺寸、位置、颜色等，并根据预设的规则和算法做出决策。
12 机器视觉的工作流程121 图像采集选择合适的光源、相机和镜头等组件，以确保能够获得清晰、准确的图像。
122 图像预处理对采集到的原始图像进行去噪、增强对比度、校正畸变等操作，提高图像质量。
123 特征提取从预处理后的图像中提取出有代表性的特征，如边缘、轮廓、纹理等。
124 目标识别与分类利用提取的特征，通过模式识别算法对目标物体进行识别和分类。
125 测量与定位确定目标物体的尺寸、位置、姿态等参数。
13 机器视觉的应用领域131 工业检测用于产品质量检测，如外观缺陷检测、尺寸测量等，提高生产效率和产品质量。
132 机器人引导为机器人提供视觉反馈，使其能够准确地抓取、装配物体。
133 医疗诊断辅助医生进行疾病诊断，如医学影像分析。
134 自动驾驶帮助车辆识别道路、交通信号和其他车辆，实现自动驾驶功能。
14 机器视觉的优势141 高精度能够实现微米级甚至更高精度的测量和检测。
142 高速度快速处理大量图像，满足高速生产线上的实时检测需求。
143 非接触式不会对被测物体造成损伤，适用于各种易碎、易变形物体的检测。
15 机器视觉的发展趋势151 智能化结合人工智能技术，提高系统的自适应性和智能决策能力。
152 3D 视觉实现对物体的三维测量和建模，拓展应用范围。
知乎 机器视觉 打光案例
知乎机器视觉打光案例机器视觉（Computer Vision）是人工智能领域的一个重要分支，它通过计算机对图像和视频进行处理和分析，模拟人类的视觉系统，从而实现对图像和视频的理解和识别。
在机器视觉中，打光是一个关键的环节，它直接影响到图像质量和识别准确度。
下面将列举一些知乎上关于机器视觉打光案例的讨论。
1. 如何在机器视觉中实现逆光环境下的物体检测？在逆光环境下，由于光源的背光效果，物体的轮廓和细节往往被掩盖，给物体检测带来困难。
在讨论中，有人提到可以通过增加光源的角度和强度，或者使用补光灯等辅助光源的方式，来改善逆光环境下的物体检测效果。
2. 如何利用光照条件进行人脸识别？光照条件是影响人脸识别算法准确性的重要因素之一。
在讨论中，有人提到可以通过多角度光源照射，或者利用光照模型对图像进行补偿，来提高人脸识别的准确性。
3. 如何通过打光改善工业品表面缺陷检测？工业品表面的缺陷检测需要高质量的图像来实现准确的检测结果。
在讨论中，有人提到可以通过合理布置光源，调整光源的角度和强度，或者使用滤光片等光学器件来改善工业品表面缺陷检测的效果。
4. 如何解决机器视觉中的阴影干扰问题？阴影是机器视觉中常见的干扰因素之一，会影响物体的亮度和纹理信息，从而影响图像处理和识别的准确性。
在讨论中，有人提到可以通过合理布置光源，调整光源的角度和强度，或者使用光源阵列等技术来解决阴影干扰问题。
5. 如何利用打光技术提高机器视觉中的目标跟踪效果？目标跟踪是机器视觉中的重要任务之一，而光照条件的变化会对目标跟踪算法的准确性造成影响。
在讨论中，有人提到可以通过调整光源的角度和强度，或者使用自适应光源等方法来提高目标跟踪的效果。
6. 如何利用打光技术实现对透明物体的检测和识别？透明物体的检测和识别是机器视觉中的难题之一，因为透明物体往往无法直接通过光学方式进行成像。
在讨论中，有人提到可以通过合理布置光源，调整光源的角度和强度，或者使用红外光等特殊波段的光源来实现对透明物体的检测和识别。
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机器视觉打光原理
一、引言
机器视觉是一种模拟人类视觉系统的技术，通过使用相机和计算机算法，使机器能够“看见”并理解图像。
而打光是机器视觉中的一个重要步骤，它能够通过控制光源的亮度和方向，提高图像的质量和对比度，从而更好地进行图像处理和分析。
本文将介绍机器视觉打光原理的基本概念、方法以及应用。
二、机器视觉打光的基本概念
1. 光源选择：机器视觉打光的第一步是选择合适的光源。
常用的光源有LED灯、荧光灯、激光等。
不同的光源具有不同的特性，如亮度、颜色、方向性等，需要根据具体应用场景选择合适的光源。
2. 光源亮度控制：光源的亮度对图像的质量和对比度有着重要影响。
在机器视觉中，通过调节光源的亮度可以使图像中的目标物体更加清晰可见。
一般来说，亮度越高，图像中的目标物体越明亮，但是过高的亮度也可能导致图像过曝。
因此，需要根据具体场景和需求来控制光源的亮度。
3. 光源方向控制：光源的方向性也是机器视觉打光中需要考虑的因素之一。
合理的光源方向可以强调目标物体的轮廓和细节，提高图像的对比度。
通常情况下，光源应该与相机的视线垂直或接近垂直，以避免产生阴影和反射。
三、机器视觉打光的方法
1. 平面光源：平面光源是一种常用的机器视觉打光方法，它能够提供均匀的光照，并减少阴影的产生。
平面光源一般由多个光源组成，光源之间的距离和位置需要根据具体需求来确定。
通过调节光源的亮度和方向，可以使目标物体在图像中呈现均匀明亮的效果。
2. 斜面光源：斜面光源是一种通过调节光源方向来强调目标物体轮廓和细节的打光方法。
斜面光源将光线从一个方向斜射到目标物体上，通过产生明暗交替的效果，使目标物体的边缘更加清晰可见。
这种打光方法常用于检测目标物体的表面缺陷和凹凸不平。
3. 透射光源：透射光源是一种通过透射光线来打光的方法。
它可以通过透明或半透明的材料将光线引导到目标物体上，从而提高图像的对比度和清晰度。
透射光源常用于表面光洁度检测、透明物体检测等应用场景。
四、机器视觉打光的应用
1. 缺陷检测：机器视觉打光可以用于检测目标物体表面的缺陷，如划痕、裂纹、气泡等。
通过合理的打光方法，可以使缺陷更加明显，便于机器视觉系统进行自动检测和分析。
2. 尺寸测量：机器视觉打光可以用于目标物体尺寸的测量。
通过控制光源的方向和亮度，可以使目标物体的边缘和轮廓清晰可见，从
而提高测量的准确性和精度。
3. 色彩检测：机器视觉打光可以用于目标物体颜色的检测和识别。
通过调节光源的颜色和亮度，可以使目标物体的颜色更加鲜明，便于机器视觉系统进行色彩的分析和识别。
五、结论
机器视觉打光是机器视觉中的重要环节，它通过控制光源的亮度和方向，提高图像的质量和对比度，从而更好地进行图像处理和分析。
合理的打光方法可以使目标物体更加清晰可见，便于机器视觉系统进行自动检测、识别和测量。
随着技术的不断进步，机器视觉打光在工业、医疗、安防等领域的应用将会越来越广泛。