機器視覺系統從物理結構上來講，一般包括以下幾個部分：視覺光源、攝像機和鏡頭、圖像采集卡、機器視覺軟件等運動控制部分。在機器視覺系統中，合適的視覺光源為視覺系統提供良好的外界條件，使得系統得到的圖像信號有很高的信噪比。

機器視覺是自動化的一部分，是一門涉及人工智能、計算機科學、圖像處理、模式識別等前沿技術的行業，綜合電氣、機械、光學、計算機軟硬件等各方面的技術，把圖像中的特征信息通過一定的算法提取出來，進行處理并加以理解，然后應用到實際工程中。因為目標信息包含在圖像中，所以圖像本身的質量對整個視覺系統而言就成為了關鍵所在。

機器視覺系統中，條碼識別視覺光源的作用主要體現在：
1.突出測量特征，簡化圖像處理算法；
2.克服環境光的干擾，提高圖像信噪比；
3.提高視覺系統的定位、測量、識別精度以及系統的運行速度；
4.降低系統設計的復雜度。

好的光學系統能夠改善整個視覺系統的分辨率，簡化軟件的運算量，提高視覺系統的精度與穩定性；不合理的光學容易引起很多問題，如：
1、曝光過度則隱藏許多重要特征信息。
2、陰影會引起邊緣、位置的誤檢。
3、信噪比過低、均勻性不好，則導致圖像閾值分割困難，系統穩定性下降等。

視覺項目中，如何才能選擇到理想的打光方案呢？這個過程中，我們需要考慮很多方面的因素，比如光的方向、光源的大小、形狀、安裝空間要求，光的強度、偏振、光線均勻度、漫射光還是平行光、目標的背景等，使用光源的顏色、色溫、目標大小、工作距離、發射角度、發光器件等也是需要考慮的因素。

項目實驗打光時，針對不同的檢測樣品，通常需要采用不同的打光方式才能得到理想的圖像，能凸顯目標物特征。但也有某些樣品使用多種不同類型的光源都可以適用，能得到理想的圖像特征。如小范圍的字符識別，可能是條形光源、無影光源、環形光源、同軸光源等都可以適用。而有些樣品，則可能只能有一種光源能適用，甚至有時需要采用組合光源的方式才能得到理想的特征。因此除了必須的理論知識外，平時的經驗積累也是相當重要的。

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