机器视觉中如何选择合适波长的光源

在机器视觉系统中，常常借助光源来提高成像的效果，已提高检测的效率和准确度。那么不同的材料、特征往往需要的不同的光源才能有显著效果，我们今天就来看看如何选择合适波长的光源。

首先，我们来了解光和波长。光是一种电磁波，它以波动的形式传播。如下图所示，在传播过程中光波的一个完整波周期的长度，即从一个波峰（或波谷）到相邻波峰（或波谷）之间的距离λ就是波长。通常用纳米（nm）作为单位来表示。

 

第二，波长的分类。

光作用于物体会发生反射、折射、透射及吸收。机器视觉行业最常利用的是反射光。因此选择光源时，要根据对象物的材质、颜色及特征等，选择合适的波长及作用方式。380nm至760nm为可见光，之间依次为紫，蓝，青，绿，黄，橙，红七种颜色组成，白色光是由可见光中不同波段的光混合组成，而10nm至380nm之间为紫外线，760nm至1000um之间为红外线。

可见光的颜色直接跟波长相关。在红绿蓝三基色中，红光波长最长，绿光其次，蓝光波长最短。白光由红绿蓝三种光混合组成。对象物易反射同波长或相近波长的光。，若对象物为红色，则易反射红光。若对象物是白色，则三种光都易反射。若对象物是黑色，则三种光都会被吸收。因此，当被观测的对象物有颜色时，需要根据上面的理论选择正确波长的光以得到明暗对比度更明显的图片，如下图所示。

另外，红外波长的光穿透性强，可用于需透过一层物质观察下一层物质的应用，蓝光波长短，穿透性弱，因此若需检测平面上的划伤等缺陷，蓝光效果会更突出。

第三，不同金属材料对不同光源的反射率也各不相同。有一些特殊波段在机器视觉应用中也并不少见。如短波红外与近红外，常用于硅晶体检测、太阳能电池检查、农产品/食品分类等；紫外则常用于胶水固化、光致发光检测等。在实际机器视觉应用中，我们可以根据被测物材料特性，选择对应波段的光源，也可以利用滤光片过滤掉不需要的波长，只允许某一波段的光进入镜头进行成像，从而提升图像质量。

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