机器视觉系统从物理结构上来讲，一般包括以下几个部分：视觉光源、摄像机和镜头、图像采集卡、机器视觉软件等运动控制部分。在机器视觉系统中，合适的视觉光源为视觉系统提供良好的外界条件，使得系统得到的图像信号有很高的信噪比。

机器视觉是自动化的一部分，是一门涉及人工智能、计算机科学、图像处理、模式识别等前沿技术的行业，综合电气、机械、光学、计算机软硬件等各方面的技术，把图像中的特征信息通过一定的算法提取出来，进行处理并加以理解，然后应用到实际工程中。因为目标信息包含在图像中，所以图像本身的质量对整个视觉系统而言就成为了关键所在。

机器视觉系统中，条码识别视觉光源的作用主要体现在：
1.突出测量特征，简化图像处理算法；
2.克服环境光的干扰，提高图像信噪比；
3.提高视觉系统的定位、测量、识别精度以及系统的运行速度；
4.降低系统设计的复杂度。

好的光学系统能够改善整个视觉系统的分辨率，简化软件的运算量，提高视觉系统的精度与稳定性；不合理的光学容易引起很多问题，如：
1、曝光过度则隐藏许多重要特征信息。
2、阴影会引起边缘、位置的误检。
3、信噪比过低、均匀性不好，则导致图像阈值分割困难，系统稳定性下降等。

视觉项目中，如何才能选择到理想的打光方案呢？这个过程中，我们需要考虑很多方面的因素，比如光的方向、光源的大小、形状、安装空间要求，光的强度、偏振、光线均匀度、漫射光还是平行光、目标的背景等，使用光源的颜色、色温、目标大小、工作距离、发射角度、发光器件等也是需要考虑的因素。

项目实验打光时，针对不同的检测样品，通常需要采用不同的打光方式才能得到理想的图像，能凸显目标物特征。但也有某些样品使用多种不同类型的光源都可以适用，能得到理想的图像特征。如小范围的字符识别，可能是条形光源、无影光源、环形光源、同轴光源等都可以适用。而有些样品，则可能只能有一种光源能适用，甚至有时需要采用组合光源的方式才能得到理想的特征。因此除了必须的理论知识外，平时的经验积累也是相当重要的。

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