机器视觉应用白光

“白色”是一种光 ，它包含一个从可见光光谱的宽范围内的混合波长的光 。

大多数彩色机器视觉应用程序用一个白色光源照亮一个物体 。根据颜色 ，物体“反映”（撒）不同波长不同的数额 ，并吸收其他人 。然后，相机测量的量的红 ，绿 ，蓝的波长 ，是存在于从每个点上的对象的反射光 。

在自然界 ，和灯丝式灯泡 ，最轻的是由一个发光的表面被加热后产生数千度。所发射的光是许多不同波长的光的混合物 。一个光波长与量图看起来像一个光滑的“驼峰”无缺口（丢失的频率） 。作为表面温度的变化 ，位置的“驼峰”规模上的动作 。如果温度只有几千摄氏度 ，在灯丝灯泡 ，驼峰的中心更向长（红）的光谱波长和白光出现微红（“暖”） 。

如果表面是更高的温度5700度左右 ，像太阳的表面 ，驼峰的中心附近的可见光谱的中心和光似乎是一个“纯粹”的白色 。这个一般的白色光的“阴影”被称为颜色温度 。发光体通常被称为“黑体” ，它以物体的理想化颜色命名（黑色） ，这使得发射方程最简单 。长丝型灯 ，即使推到最高温度长丝生存向光谱的红端倾斜 。历史悠久的光源有一个很好的光滑光谱 ，没有“差距” ，但较低的颜色温度 。由于阳光通常被认为是“金标准 ，高色温光良好的彩色再现了相关 。

较新类型的光源 ，如LED ，通过非热装置产生光 ，并在白炽灯光源上有许多优点 。其中一个缺点是 ，他们的光谱通常是不“光滑” ，他们在技术上有一个等效的相关的颜色温度 ，而不是一个颜色的温度 ，但他们可以很容易地提供更高的等效颜色温度 。让老哥俱乐部通过将彩色机器视觉应用分为三个层次 ，关于光源的光谱内容的质量和控制的适用性探讨他们的适用性 。

最简单的应用级也是幸运的也是最常见的。这组应用程序使用彩色成像区分显着不同的颜色 。一个常见的情况是在这组分化的特征 ，例如 ，读红色字样的绿色产品 。如果红色和绿色的明度都是一样的 ，灰度成像不会“看到”或者区分刻字 ，而彩色成像 。另一个常见的情况是验证正确的程序集 。例如 ，要确保一个红色的气顶（而不是绿色的）被放在红色的汽车上 。只要交替的颜色都是非常不同的 ，几乎任何白色光源的光谱内容将是适合这些应用程序 。如果感知颜色的一部分从荧光（如“幻彩”式的颜色或织物增白剂）的内容必须包括在紫外光源 。

下一个层次是在微妙的颜色的差异必须被检测到 。一个例子是检测当一个产品的阴影正在脱落 。另一种可能是确定或区分农产品的属性 ，通过颜色深浅 。对于这些类型的应用程序 ，一个相对完整的和光滑的光的光谱是必需的。这种应用的专家帮助是最安全的赌注 ，但一个合适的频谱往往可以通过看两个通常可用的规格 。首先是寻找一个较高的相关的颜色温度（如5000 K） ，以确保足够的光谱含量在较短的波长结束的频谱 。另一个就是找CRI（显色指数）为92或更高 。CRI是一个相当不错的 ，但不理想的指标 ，对频谱的平滑度和完整性 ，对于一个给定的相关色温 。

最严格的应用程序是那些需要测量颜色到指定的目标外部标准的应用程序 。从不同的来源的产品的颜色必须匹配 。机器视觉是使用在这些应用程序 ，以获得基于成像的功能 ，是不可用的单点传感器 。大多数这样的标准 ，寻求提供设备独立的结果 ，并模拟人类的感知 。在这些情况下 ，更深入的工程工作是需要学习的标准的要求 ，并选择一个光源 ，是兼容的，稳定的 ，也符合其他非光谱要求的应用 。