在机器视觉系统的行业应用中，

特定的照明技术，如亮场和暗场，后部或背部照明，以及定向或漫射照明，是实现成功分析的关键因素。通过LED和光纤技术的结合，甚至能够实现高反射应用的优化方案。高新技术的LED光源不仅仅改进了机器视觉系统的性能，而且也大大降低了服务及维修的时间和成本，为机器视觉系统保驾护航。安徽凌电欢迎您的咨询

在机器视觉中，

照明设计既不是光的照射方法也不是光源的选型，而是指如何去看来自物体的光，决定特***息的S/N，其作用是提取特***息，就是来自物体的光的变化，包括观察光学系和处理系的系统化。照明的选择是由工件表面的形状、平坦度、光滑程度等条件决定的。的照明颜色(红、兰、绿、白)可通过检测工作或被检测区域的颜色来决定。

机器视觉系统检测生产线速度计算方法

　　其计算方法如下：

　　每分钟检测的大数量= 60 (sec.) ÷视觉系统的处理速度(sec.)

　　例如：如果视觉系统的处理速度是20ms，

　　那么每分钟检测的大数量= 60sec.÷0.02sec. = 3000times/min.(= 50 times/sec.)

　　但是实际处理速度根据视觉系统的相机类型和检测设置会有所不同。虽然大多数简单的应用能以20ms的速度运行，在具体应用中还是用实际目标物测试一下检测的情况。

　　如果在具体应用中对视觉系统的处理速度有一定要求，可用以下计算方法获得：

　　视觉系统被要求的处理速度(ms)= 1(sec.)÷要求的检测次数(times/sec.)x 1000

机器视觉系统的划痕检测分类

　　一类划痕，各部分灰度差异较大，形状通常呈长条形，如果在一幅图像上采取固定阈值分割，则标记的缺陷部分会小于实际部分。由于这类图像的划痕狭长，单纯依靠灰度检测会将缺陷延伸部分漏掉。对于这类图像，根据其特点选择双阈值和缺陷形状特征相结合的方法。

　　另一类划痕，从外观上较易辨认，同时灰度变化跟周围区域对比也比较明显。可以选择较小的阈值精缺陷部分直接标记。