什么是机器视觉光源：在机器视觉系统中，通过适当的光源照明可以将被测物体的目标信息与背景信息区分，以获得***，高对比度的图像，从而可以降低图像处理算法的难度，同时提高系统的精度和可靠性。在实际项目中，图像实际成像的效果跟光照条件有密切的关系。毫不夸张的说，它直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果，因为良好的光照条件能够取得良好的成像效果，从而有效区分目标物体和背景，减低识别的难度。按照外形分类以外形分类各厂家会根据不同光源外形特性进行分类，也是目前的主流分类，比如环形光源、条形光源、圆顶光源（碗光源/穹顶光源）、面光源等；这里着重介绍下环形和圆顶。
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当然也有一些LED发出UV-A、UV-B、UV-C的光，在机器视觉中，365nm、395nm是较常用到的。然而，至于哪种波长效果较好，还需要实际测试才能知道。SVL光源已经开发出一个测试光源盒，可用来测试365nm和395nm，帮助使用者判断究竟哪种波长更有效。举一个例子，生产纸尿裤的厂家希望检测针脚是否完整。由于针线上有荧光，UV光可以用来将肉眼可见但不明显的针线打出高的对比度。由于彩色图像不能显示针脚，用365nm的光源照射可以提供比395nm更高的对比度。选取UV滤光片也很重要，如果没有使用滤光片，获取的图像就不能显示出针线，然而，使用BP470滤光片，针线就呈现出来了。西藏视觉光源软件上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源，欢迎您的来电！
在机器视觉系统中，设计视觉光源的第一步就是确定被测物和背景区域间的不同，然后来突出二者的差异。
1、镜头的视场
在照明系统的设计中，应根据被测对象的尺寸确定镜头的视野大学。然后再根据镜头视场的大小决定比较好的照明系统。
2、照明系统与工件的间距
在设计光学系统中，需了解镜头到工作的距离，照明系统到工件的距离，通过这些参数确定光源与工件的距离。
3、工件的外形、条件和颜色
照明系统的选择是由工件表面的形状、平坦度、光滑程度等条件决定的。可通过检测工作或被检测区域的颜色来决定比较好的光源照明颜色。
4、成像物镜
一般情况下，应对确定的成像物镜进行光学系统设计。检验标准为：工件中需要可视化的部分、划痕、缺陷等是否被显现出来，工件表面上的印纹是否能够辨认等。
在用机器代替人眼进行测量和判断的机器视觉系统中，照明、镜头、高速相机、图像采集卡、图像处理软件和输入输出设备等各单元环环相扣，通过选择合适的视觉光源产品获取一张好的图片无疑是一个好的开端。选择视觉光源主要考虑以下几点：
对比度：机器视觉应用的照明的重要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比较大的对比度，从而易于特征的区分。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，比较好的选择是选择更亮的那个。
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较小。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，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生比较大的对比度、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。 上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源，有想法的可以来电咨询！
HSL色彩空间：
HSL的一般含义是色调、饱和度和明度。你可以将HSL以圆柱体的形式可视化，如图2(a)所示。围绕圆柱体的是不同的颜色，比如绿色、黄色、红色等等(我们真正想要的颜色)。饱和度是指颜色的多少，而明度是指颜色有多暗或多亮。正如你所看到的，圆柱体的顶部全是白色，底部全是黑色。
HSL色彩空间的Python实现：
使用OpenCV函数**cvtColor()**将BGR色彩空间转换为HSL色彩空间，在这里我们需要传递图像，以及从哪个色彩空间到哪个色彩空间我们想要改变图像。然后再复制并使两个颜色通道为零，以便分别显示每个颜色通道。
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众所周知，视觉光源产品的种类很多，而不同的视觉光源产品适合不同的检测场景。
1、条形光源
较大方形结构被测物的优先光源；颜色可根据需求搭配，自由组合；照射角度与安装随意可调。应用于：金属表面检查，图像扫描，表面裂缝检测，LCD面板检测等。
2、组合条形光源
四边配置条形光，每边照明可控；可根据被测物要求调整所需照明角度，适用性广。应用案例:CB基板检测，IC元件检测，焊锡检查，Mark点定位，显微镜照明，包装条码照明，球形物体照明等。
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