从事机器专业的人就知道，在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要的。系统要想成功，首先要保证图像质量好，特征一定要明显，这样才能在识别的时候有高的正确率。那么，机器视觉光源选型是怎样的呢？
机器视觉光源选型的基本要素
1、亮度：在两种光源中选择时，最佳的选择是更亮的那个。
当光源不够亮时，可能有三种不好的情况会出现。第一，相机的信噪比不够；由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。第二，光源的亮度不够，必然要加大光圈，从而减小了景深。第三，当光源的亮度不够的时候，自然光等随机光对系统的影响会最大。
2、光源均匀性：不均匀的光会造成不均匀的反射。均匀关系到三个方面。
第一，对于视野，在摄像头视野范围部分应该是均匀的。简单的说，图像中暗的区域就是缺少反射光，而亮点就是此处反射太强了。
第二，不均匀的光会使视野范围内部分区域的光比其他区域多。从而造成物体表面反射不均匀（假设物体表面的对光的反射是相同的）。
第三，均匀的光源会补偿物体表面的角度变化，即使物体表面的几何形状不同，光源在各部分的反射也是均匀的。
3、光谱特征：光源的颜色及测量物体表面的颜色决定了反射到摄像头的光能的大小及波长。
白光或某种特殊的光谱在提取其他颜色的特征信息时可能使比较重要的因素。当分析多颜色特征的时候，选择光源的时候，色温是一个比较重要的因素。
4、对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。
机器视觉应用的照明的最重要的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最大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。
有一个好的光源是很重要的，因为这样才能让你需要寻找的特征十分明显。除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生最大的对比度、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。
