机器视觉光源选择指南：光谱特性与应用

"本文主要介绍了光谱图与色温谱在光源选择中的应用，强调了光源在机器视觉系统中的重要性，并详细阐述了各种颜色光源的特点及其在不同场景下的适用性，包括白色、蓝色、红色、绿色、红外和紫外光源。同时，提到了光源的选择要考虑检测任务、性能要求和其他系统配合等因素。" 在机器视觉集成中，光源的选择至关重要，它直接影响到图像的质量和后续的检测效果。光源的重要性可以根据应用场合的不同，占整个系统比重的10％至60％不等。选择合适的光源能够突出图像的特征点，简化算法，提高检测精度，并确保系统的稳定性。 光源的需求分析涉及多个方面，首先要明确光源的任务，如检测、测量、定位、条形码识别、字符识别或三维扫描等。其次，要了解性能要求，如检测速度、精度等。此外，还要考虑与其他组件的配合，如相机、镜头、软件和安装方式等。 光谱图展示了光源的波长与频率关系，色温谱则区分了暖色调和冷色调光源。常用的光源颜色包括白色、蓝色、红色、绿色、红外和紫外。其中： - 白色光源（W）：通常按色温分类，色温高于5000K的偏蓝，低于3300K的偏红，3300-5000K为中间色。白色光源适用于多种场景，亮度高，尤其适合彩色图像拍摄。 - 蓝色光源（B）：波长在430-480nm，适合银色背景产品和薄膜上的金属印刷品检测。 - 红色光源（R）：波长600-720nm，适用于底材黑色的透明软板孔位定位、绿色线路板线路检测等，能提高对比度。 - 绿色光源（G）：波长510-530nm，适用于红色背景产品和部分银色背景产品的检测。 - 红外光（IR）：940nm的红外光具有较强的穿透力，常见于LCD屏检测和视频监控领域。 - 紫外光（UV）：385nm的紫外光波长短，穿透力强，常用于特定的检测应用。 在选择光源时，还需要注意一些事项，如光源的均匀性、强度、寿命以及是否会产生反光或阴影等。通过案例分析，可以更深入理解不同光源在实际应用中的表现，以便做出最佳选择。