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。 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，欢迎新老客户来电！西藏视觉光源排行
由于人眼有限的感知力，我们需要通过一种媒介来识别颜色，这种颜色的表示被称为“色彩空间”。在机器视觉的技术术语中，一个颜色模型或色彩空间是一个特定的3-D坐标系统以及该系统中的一个子空间，其中每一种颜色都由一个单点表示。有哪些色彩空间的类型？
目前主要有五种类型的颜色模型，比较常见的是(RGB、HSV和HSL)。
RGB(Red Green Blue)
HSL(Hue Saturation Lightness)
HSV(Hue Saturation Value)
YUV(Luminance, blue–luminance, red–luminance)
CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key)
RGB色彩空间：
RGB色彩空间是三维坐标系中红、绿、蓝坐标所表示的色彩空间之一。在更专业的术语中，RGB将颜色描述为由三个部分组成的元组。每个部分都可以取0到255之间的值，其中元组(0,0,0)表示黑色，元组(255,255,255)表示白色。元组的第0、第1和第2个部分分别表示红、绿、蓝的分量。 西藏视觉光源排行上海嘉励自动化科技有限公司为您提供视觉光源，有想法的可以来电咨询！
如果需要真实的色彩还原，那么使用彩色相机时必须搭配白色光源。如果需要检测到颜色特征（例如目标物体上的红色点），有些情况下则不需要色彩还原。这些特征常常也可以通过黑白相机搭配彩色光源显示在黑白图像上。假设检验任务需要将红色糖果从蓝色糖果中分开，那么可使用红光。红色糖果完全反射红光，因此显得很亮，而蓝色糖果主要吸收光，显得很暗。因此光源是视觉系统的决定性组成部分。
通常，黑白光源不会对镜头造成色彩影响，因而可显示更清晰。
另一种选择是使用LED光源闪光灯。这种方式只能在不干扰工人的情况下使用。闪光灯技术的优势在于发热更少，这意味着光源模块可以更亮，工作时间更长。理想的闪光光源通常需要控制器，尽管许多*闪光光源系统已经集成了控制器，甚至更容易配置。
特定波长光的一个好处在于，它可以使其他情况下无法看到的特定属性呈现出来。例如，在使用红外线(IR)检测水果上的压力点时，它特别有效。
蓝色光源：普遍用于金属材质的产品，如钢轨，冷轧带钢，船舶加工件、手机外壳等。
红外光：波长一般为780-1400，红外光属于不可见光，其透过力强。一般LCD屏检测、视频监控行业应用比较普遍。
紫外光：主要采用385波长的紫外光，其波长短，穿透力强，主要应用于证件检测、触摸屏ITO检测、布料表面破损、点胶溢胶检测等方面，金属表面划痕检测等。
机器视觉系统中，如果想采集质量的图像，往往要对现场的工况仔细评估，并选择合适的光源。选择一个合适的光源，往往能起到事半功倍的效果。本文根据三种不同的光源分类方法，简单介绍下一些主流的光源类型。按照颜色分类以颜色分类常用光源颜色集中在可见光范围，主要有白光（复合光）、红色、蓝色、绿色，另外红外光也比较普及，而紫外光应用较少。
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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。 视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，有想法的可以来电咨询！西藏视觉光源排行
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hsl_img = [0],cv2.COLOR_BGR2HLS) #### CONVERTING BGR COLOR SPACE INTO HSL COLOR SPACE ####
hsl_img_1 = hsl_
hsl_img_2 = hsl_
hsl_img_3 = hsl_
hsl_img_1[:,:,1] = 0 #### HUE --> ZERO ####
hsl_img_1[:,:,2] = 0
hsl_img_2[:,:,0] = 0 #### SATURATION --> ZERO ####
hsl_img_2[:,:,2] = 0
hsl_img_3[:,:,0] = 0 #### LIGHTNESS --> ZERO ####
hsl_img_3[:,:,1] = 0
现在显示三个不同的颜色通道→
f, axes =
list = [hsl_img_1,hsl_img_2,hsl_img_3]
i = 0
for ax in axes:
[i])
i+=1 西藏视觉光源排行
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