机器视觉入门：光源选择与系统构建策略

"边干边学机器视觉"是一篇指南，主要关注于机器视觉系统的搭建和实践，特别是光源、相机的选择以及图像采集。在第一章中，作者强调了光源在机器视觉中的关键作用，因为一个良好的光源设计可以直接提升图像质量，帮助系统准确地识别和区分目标物体。 首先，选择光源是构建机器视觉平台的基础步骤。光源类型多种多样，包括直接照明光源、散射照明光源、背光照明光源、同轴照明光源和特殊照明光源。直接照明光源如LED环形光源（如图2.1所示）提供高强度、集中的光线，适用于检测平面和有纹理的表面，但可能会产生阴影和反光问题。 照明效果的优化是关键技术，它涉及到减少无关物体和噪声的干扰，确保图像的对比度和清晰度。例如，沐光方式通过LED环形光源提供了明亮且灵活的照明，但需要注意控制光照均匀性以避免图像失真。 相机的选择也至关重要，因为不同类型的相机适用于不同的应用需求，如分辨率、帧率、动态范围等。图像采集卡则是连接相机与计算机的关键组件，负责实时传输和处理图像数据。 在软件方面，LabVIEW是一个常用的机器视觉工具，它提供了强大的图像处理功能，如图像预处理、特征检测和识别。对于初学者而言，结合实践项目来学习LabVIEW是提高技能的有效方法，因为这样可以边做边学，理论与实践相结合。 总结起来，"边干边学机器视觉"的核心知识点围绕光源选择、相机配置、图像采集卡和LabVIEW编程，强调了在实践中不断优化系统性能，以便更有效地实现物体识别和处理。通过逐步深入理解这些环节，读者可以逐渐掌握机器视觉系统的设计与应用技巧。