机器视觉技术：照明与颜色在检测中的关键角色

"这篇机器视觉教程主要探讨了照明技术中的颜色与补色概念，以及机器视觉与人类视觉的差异，并介绍了机器视觉系统的作用和广泛的应用领域。" 在机器视觉系统中，照明技术扮演着至关重要的角色。颜色和补色的选择直接影响到物体特征的识别和图像质量。通常，白色光被视为混合色，它包含了所有颜色光谱，当照射到物体上时，不同的颜色会被吸收，只留下被反射的颜色，这些颜色决定了我们看到的物体外观。例如，蓝色光照在物体上，如果物体不吸收蓝色光，则会呈现出蓝色。理解颜色理论对于优化成像效果，突出目标特征，以及减少干扰至关重要。 机器视觉系统与人类视觉相比，有其独特的优缺点。机器视觉在灰度分辨能力、空间分辨率、处理速度和感光范围方面往往超越人类视觉。它能处理256灰度级以上的图像，甚至高达16bit，实现高精度测量。而高分辨率的摄像机如4K×4K面阵和12K线阵摄像机，配合不同镜头，可以观察微小至微米级别的目标。此外，机器视觉在高速检测和实时处理上具有优势，快门时间和帧率远超人类视觉，适用于快速运动目标的捕捉。 然而，机器视觉的智能程度和环境适应性相对较弱，对复杂背景和环境变化敏感，且目前的色彩识别能力受限于硬件。尽管如此，随着人工智能和神经网络技术的发展，这些局限性正在逐步改善。 机器视觉系统的作用主要体现在多个方面，如缩短产品上市时间，实现100%的质量检测和产量提升，集成化生产，精确测量，改进生产流程，以及实时过程监控等。它广泛应用于高速检测、机器人导航、定位配准、装配检测、PCB检测、表面检测、纹理分析、遥感、医学图像分析、测量、一维码读取、OCR&OCV、匹配、印刷检测、Blob分析等多个行业，涵盖了光学、纸制品、制药、印刷、交通监控等多个领域。 机器视觉技术在现代工业和科研中扮演着不可或缺的角色，通过不断的技术进步，机器视觉正逐步弥补与人类视觉的差距，提高自动化和智能化水平。