机器视觉是用机器代替人眼来做测量和判断，机器视觉系统主要包含相机、镜头、光源、图像处理系统和执行机构。而光源作为其中重要组成部分，直接关系到系统的成败。在视觉系统中图像是核心，选择合适的光源能够呈现一幅好的图像，能够简化算法提高系统稳定性，一幅图像如果曝光过度则会隐藏很多重要的信息，出现阴影则会引起边缘误判，图像不均匀则会导致阈值选择困难。因此要保证有较好的图像效果，就必须要选择一个合适的光源。下面我们就来讲讲机器视觉光源的选择。

1、机器视觉光源亮度:在两个光源之间选择时，好的选择是更亮的，当光源不够亮时，可能有三种不好的情况。首先，工业相机的信噪比不够，因为光源的亮度不够，图像的对比度必然不够，图像上噪声的可能性立即增加;其次，光源的亮度不够，所以孔径必须增加，从而减小景深;第三，当光源的亮度不够时，自然光等随机光对系统的影响较大。

2、光源的均匀性:不均匀的光会导致不均匀的反射，一致性涉及三个方面，首先，对于视场，它应该在摄像机的视场部分是均匀的。简而言之，图像中的黑暗区域缺少反射光，亮点是这里的反射太强;第二，不均匀的光线会使视野中的某些区域比其他区域有更多的光线，从而导致物体表面上不均匀反射(假设物体表面上的光反射相同);第三，均匀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，光源在每个部分的反射也是均匀的。

3、光谱特征:机器视觉光源的颜色和被测物体表面的颜色决定了反射 到照相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，在分析多色特征时，色温是选择光源时更重要的因素。

4、生命特征:光源通常需要连续使用，为了保持图像处理的一致性和准确性，视觉系统必须保证图像长时间稳定一致。

5、对比度:对比度对于机器视觉非常重要，机器视觉条形光源机器视觉应用中照明的重要任务是在要观察的特征和要忽略的图像特征之间产生大的对比度，从而使特征的区分变得容易，对比度被定义为特征与其周围区域之间有足够的灰度差异，良好的照明应确保待检测的特征从其他背景中脱颖而出。