西藏视觉光源材质

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。

机器视觉光源的主要作用就是将被测物体尽量与背景区分，以便获取***、高对比度的图像。视觉光源的选择是决定整个机器视觉系统好坏的关键因素。那么，如何依靠视觉光源来增强图像的对比度呢？诀窍如下：

使用相同颜色的光或相近颜色的光源照射可以使被照射部分变亮；

使用相反颜色的光或相近颜色的光源照射可以使被照射部分变暗。

不同的波长，对物质的穿透力(穿透率)不同，波长越长，对物体的穿透力愈强，波长越短，对物质表面的扩散率愈大。 上海视觉光源类型视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，用户的信赖之选。

LP /mm

指的是镜头的分辨率计算单位，是镜头对于成像质量传递的评判标准；在模拟时代中，胶片和/或镜头的分辨率以每毫米线对（LP / mm）表示。此单位表示在传感器/胶片平面中，您可以在一毫米内找到的线对数量。一条线对是一条黑线和一条白色的线，方向相同，宽度相同。如果镜头的分辨率为100 LP / mm，则表示在胶片（或传感器）上投影1毫米内有100条黑线和100条白线。在数字时代中，数字值没有物理范围，只有其在屏幕上或打印中的表示。所以你不能用这个单位来表达数字图像的分辨率。您可以使用LP / mm来表示镜头的分辨率。但是在这种情况下，您需要知道设备中使用的传感器的确切尺寸，有时很难发现，如果无法打开设备，大部分时间都不可能。

不同材质金属对不同波段的光源反射率不同；铜和金对于波长短的光源，反光较弱；银和铝在波长850nm左右反光相差比较大；蓝色光源能够更好地打出铜、金、铝之间的差异；

一套完整的视觉检测系统主要包含图像采集部分和图像分析部分，而图像采集部分主要有工业相机、工业镜头以及机器视觉光源承担，我们主要介绍机器视觉光源的相关基础知识及选型技巧。

首先我们需要了解，机器视觉中的光源起到哪些作用

照亮目标，提高亮度；

形成有利于图像处理的成像效果，降低系统的复杂性和对图像处理算法的要求；

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！

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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HSV色彩空间：

HSV这个名字来自于颜色模型的三个坐标，即色相、饱和度和值。它也是一个圆柱形的颜色模型，圆柱体的半径表示饱和度，垂直轴表示值，角度表示色调。对于观察者，色调是占主导地位的，饱和度是混合到色调中的白光的数量，value是chrome的强度，value较低颜色变得更加类似于黑色，value越高，颜色变得更加像颜色本身。通过改变这些参数，我们可以生成不同的颜色。

HSV色彩空间的Python实现：

使用cvtColor()函数将色彩空间转换为HSV色彩空间。然后再复制并使两个通道置为零，以便分别显示每个通道。

hsv_img = [0],cv2.COLOR_BGR2HSV)

hsv_img_1 = hsv_

hsv_img_2 = hsv_

hsv_img_3 = hsv_

hsv_img_1[:,:,1] = 0#HUE --> ZERO

hsv_img_1[:,:,2] = 0

hsv_img_2[:,:,0] = 0#SATURATION --> ZERO

hsv_img_2[:,:,2] = 0

hsv_img_3[:,:,0] = 0#VALUE --> ZERO

hsv_img_3[:,:,1] = 0