在工业自动化生产时代，机器视觉对自动化生产和智能检测识别方面做出了不少得贡献。光源和光源控制器是实现机器视觉自动化的重要组成零件。机器视觉搭配光源是为了取得更好的图像，简化视觉算法，提高识别检测效率和检测效果，甚至直接影响视觉检测的结果，是机器视觉系统集成的重要环节。

光源和光学系统设计的成败是决定系统成败的首要因素。在机器视觉系统之中，视觉光源的功能至少如下：

1. 照亮目标，增加目标的亮度。

2. 为图像处理形成最有利的成像效果。

3. 克服环境光干扰，确保图像稳定性。

4. 用作测量的工具或基准。

影响光源的主要因素:

1.对比度

对比度对机器视觉非常重要。机器视觉应用中的照明重要的任务是大限度地提高需要观察的特征和需要忽略的图像特征间的对比度，以利于特征的区分。对比度定义为特征与其四周区域间的足够灰度差异。良好的照明应确保被检测的特征在其他背景之中脱颖而出。

依靠机器视觉光源可以增强图像的对比度，用同色光或相近色光的光源照射可以使被照部分变亮。用相反颜色的光或类似颜色的光源照明会使被照明的部分变暗。不同的波长，对物质的穿透不同，波长越长，对物体的穿透力越强，波长越短，对材料表面的扩散系数越大。

2. 鲁棒性

鲁棒性是对环境的良好适应。一个好的光源在实际应用中需要和在实验室中一样的工作方式。

3. 亮度

在两个光源间进行选择时，选择较亮的。如果光源的亮度不够，就必须加大光圈，从而降低景深。

4. 均匀性

均匀性是光源一个非常重要的技术参数。光源具有良好的均匀性，使系统工作稳定。

5. 可维护性

可维护性主要是指光源易于安装和易于更换。

6. 寿命和发热

光源的亮度不易衰减过快，会影响系统的稳定性，增加维护成本。热值高的灯亮度衰减快，光源的寿命也会受到很大影响。

如何选择机器视觉光源，光源的好坏在于对比度、亮度以及对位置变化的灵敏度。机器视觉光源包括LED光源、紫外线照明系统、红外线光源、光纤照明系统等。由于没有通用的机器视觉照明设备，因此需要针对每一个具体的应用实例设计相应的照明设备，以达到*佳的效果。机器视觉系统的视觉光源的价值也在这里。

如何选择机器视觉光源:

1. 亮度:在两个光源间进行选择时，选择较亮的光源。当光源不够亮时，可能会出现三种不好的情况。第一，工业相机的信噪比不够。由于光源的亮度不够，图像的对比度必然不足，图像之上出现噪声的可能性也会增加。第二，光源的亮度不够，所以必须加大光圈，从而降低景深。三、当光源亮度不够时，自然光等随机光对系统的影响大。

2. 光源均匀性：不均匀的光线会引起不均匀的反射。均匀相关的三个方面。第一，对于视场，在摄像机的视场之内应该是均匀的。简单地说，图像之中的暗区是反射光不足的地方，亮点是反射太强的地方。第二，不均匀的光线会导致视野的某些区域比其他区域有更多的光线。这会导致物体表面的不均匀反射（假设物体表面的光反射相同）。第三，均匀的光源将补偿物体表面的角度变化。即使物体表面的几何形状不同，光源在各个部分的反射也是均匀的。

3. 光谱特性：光源的颜色和被测物体表面的颜色决定了反射到摄像机的光能的大小和波长。白光或特殊光谱可能是提取其他颜色特征信息的重要因素。分析多色特征时，色温是选择光源时的一个重要因素。

4. 寿命特点:光源一般需要连续使用。为了使图像处理是一致的准确，视觉系统必须确保稳定和一致的图像随着时间的推移。

5. 对比度:对比度对机器视觉非常重要。机器视觉应用之中的照明重要的任务是大限度地提高需要观察的特征和需要忽略的图像特征间的对比度，以利于特征的区分。对比度定义为特征与其四周区域间的足够灰度差异。良好的照明应确保被检测的特征在其他背景之中脱颖而出。