天津机器视觉光源

在利用机器视觉系统检测物品时，我们应注意目标颜色与光源颜色的搭配，我们看到某个物体成某种颜色，是因为其反射了对应的光谱。我们拍摄物体时，如果要将某种颜色打成白色，那么就得使用与此颜色相同或相似的光源（光的波长一样或接近），而如果要打成黑色，则需要选择与目标颜色波长差较大的光源。

彩色图像中，除了黑色、灰色不明显，其它如白色、紫色、蓝色、绿色、黄色、橙色、红色、棕色都很明显，色彩饱满艳丽。多色排线在白色光源下的黑白相机大尺度成像，可以发现其中的白色、黄色、绿色、橙色较明亮，说明相机对这些波长比较敏感。在红光下成像时，白、红、橙、黄几种颜色比较明显，其它的颜色都很暗，说明红光照射物体时，物体本身有红色分量时，才能反射红光，在黑白相机下表现为红色特征。而在绿色光源下，则白色、绿色、黄色表现明亮，其它较暗淡。蓝色光源下，白色、紫色、蓝色等表现较亮，有效反射蓝光。从中也可以发现，白色，无论在什么光照下，都成明显的白色，是因为其本身不吸收光谱，任何光谱照射到其表面上都会被反射；相反，黑色材料则无论什么光照射上去都不反光成黑色。 上海嘉励自动化科技有限公司为您提供视觉光源，欢迎您的来电！天津机器视觉光源

为实现自动化检测，生产企业需要一套完整的视觉检测系统，主要包括CCD工业相机、镜头、视觉光源、光源控制器、触发感应器、缺陷识别的算法软件、电脑及其他机械设备等，分为三个部分：机器、视觉和系统。一般可根据条件安装在现有的流水产线上。

其中，机器负责机械的运动和控制；视觉通过照明光源、工业镜头、工业相机、图像采集卡等来实现；而系统主要指软件，也可理解为整套的机器视觉设备。

在选择机器视觉系统之前，用户需要考虑到机器视觉检测流程的加入势必会对原有生产流程和检测方式产生一定的变化和影响，这点需要进行谨慎的评估；同时要明白增加自动化机器视觉检测设备在短期内会产生一定的成本开支，需要综合评估后是否可以实施。 天津机器视觉光源视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，让您满意，欢迎您的来电！

在机器视觉光源中，背光源用高密度LED阵列面提供**度背光照明，能突出物体的外形轮廓特征，尤其适合作为显微镜的载物台。红白两用背光源、红蓝多用背光源，能调配出不同颜色，满足不同被测物多色要求。主要应用于机械零件尺寸检测、电子元件外形检测、透明物体划痕检测等领域。

背光源的选择需要注意：

选择背光源时，根据物体的大小选择合适大小的背光源，以免增加成本造成浪费；

背光源四周由于外壳遮挡，因此其亮度会低于中间部位，因此，选择背光源时，尽量不要使目标正好位于背光源边缘；

背光源一般在检测轮廓时，可以尽量使用波长短的光源，波长短的光源其衍射性弱，图像边缘不容易产生重影，对比度更高；

背光源与目标之间的距离可以通过调整来达到比较好的效果，并非离得越近效果越好，也非越远越好；

检测液位可以将背光源侧立使用；

圆轴类的产品，螺旋状的产品尽量使用平行背光源。

线性视觉光源采用柱面透镜聚光，具有超高亮度，系用于流水线连续检测等。

从条纹图上得出，“线性光”模式把基色图像和混合色图像简单相加或相减，然后掐头去尾，得到一个大致保留了基色混合色中间色调细节的图像。“线性光”是"线性加深"和"线性减淡"的“马太效应”组合，“线性光”模式的条纹实现了无缝衔接，从条纹图的中间看不到衔接痕迹，“线性光”模式与"亮光"模式一样，是混合后细节损失较多的模式，容易造成色阶溢出。在使用“线性光”模式时需要时刻提防暗调和高光的色阶溢出，以便在需要的时候找回它们。

使用“线性光”模式可以纠正图像色调不匀，如图像四周比中间暗的现象。通过复制同源图层、去色、“高斯模糊”，将图层混合模式改变"线性光"，然后反相。然后通过"亮度和对比度"以加深/减淡工具来调整图层，让图像的色调恢复正常。 上海嘉励自动化科技有限公司是一家专业提供视觉光源的公司，有想法可以来我司咨询！

在机器视觉系统中，可以利用颜色叠加规则、波长的特征和不同材质金属光源反射率的不同来选择合适的光源。

颜色的叠加（互补色，相邻色）

互补**环中对称颜色叠加在黑白相机下呈现深色。

邻**环中相邻或同种颜色叠加在黑白相机下呈现浅色。

利用波长的特性

红外光波长长，具有穿透性强的特性，红外光可以过滤产品表面有机涂料干扰，检测表面划痕，也可以穿透深色口服液检测内部杂质。

紫外光波长短，具有扩散率高以及激发荧光的特性，适用于透明物体表面Mark点定位；路由器字符检测，该油墨对短波长紫外反射率较低；UV胶体检测；隐形码读取等。

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。

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在利用视觉光源进行机器检测是，物体表面的划痕通常有三大类：

一种划痕，从外观上较易辨认，同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。

第二种划痕，部分灰度值变化并不明显，整幅图像灰度比较平均，划痕面积也比较小，只有几个像素点，灰度也只比周围图像稍低，很难分辨。可以对原图像进行均值滤波，得到较平滑的图像，并与原图像相减，当其差的值大于阈值时就将其置为目标，并对所有的目标进行标记，计算其面积，将面积过小的目标去掉，剩下的就标记为划痕。

第三种划痕，各部分灰度差异较大，形状通常呈长条形，如果在一幅图像上采取固定阈值分割，则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长，单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像，根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。 天津机器视觉光源