?機器視覺光源的光線均勻性是影響圖像質量的核心因素之一，直接關系到檢測精度、缺陷識別可靠性和算法處理效率。以下從原理、具體影響和解決方案三方面展開分析：
一、光線均勻性的定義與測量指標
均勻性指光源照射到被測物體表面時，光強在空間分布上的一致性，通常用以下指標衡量：

亮度均勻度：檢測區域內最大亮度與最小亮度的差值或比值（如均勻度≥90% 表示亮度波動小于 10%）。
色溫一致性：光源發光顏色的均勻性（尤其對顏色檢測至關重要）。
二、光線不均勻對圖像質量的具體影響
1. 局部過曝或欠曝，掩蓋特征
表現：
強光區域（如反光點）像素值飽和（接近 255），細節丟失（如金屬表面劃痕被高亮掩蓋）；
弱光區域（如陰影）像素值過低（接近 0），特征模糊（如深色物體的裂紋難以分辨）。
案例：
檢測透明玻璃時，若光源邊緣光強高于中心，玻璃表面的氣泡可能因局部過曝而無法識別。
2. 灰度波動導致誤檢或漏檢
表現：
均勻性差的圖像中，同一材質的區域灰度值差異大，算法易將亮度波動誤判為 “缺陷” 或 “紋理變化”；
低對比度區域（如淺色系物體的輕微劃痕）可能因灰度差異不足被漏檢。
案例：
檢測白色塑料件表面時，光線不均勻可能使正常區域呈現明暗斑駁，干擾算法對 “污點” 的判斷。
3. 邊緣模糊與尺寸測量偏差
表現：
光照不均導致物體邊緣出現漸變陰影，輪廓提取誤差增大（如卡尺測量時邊緣定位偏移）；
尺寸測量依賴像素精度，不均勻光照會使像素灰度閾值劃分失真，導致長度、面積計算偏差。
案例：
精密機械零件的孔徑測量中，若光源一側亮度高、一側亮度低，孔的邊緣可能被誤判為 “橢圓” 而非 “圓形”。
4. 增加算法復雜度與處理時間
表現：
為補償不均勻光照，需額外進行圖像預處理（如灰度校正、背景扣除），增加計算資源消耗；
復雜的光照噪聲可能導致算法（如圖像分割、特征匹配）收斂速度變慢或陷入局部最優。
案例：
在高速流水線檢測中，不均勻光照可能使實時處理系統因預處理耗時過長而漏檢目標。
5. 顏色檢測失真
表現：
色溫不均勻會導致同一物體不同區域顏色偏差（如 RGB 值波動），影響顏色分類或色差檢測（如食品新鮮度判別、印刷品色偏分析）。
案例：
檢測化妝品瓶蓋顏色一致性時，光源邊緣偏藍、中心偏紅會導致同一批次產品被誤判為 “顏色不合格”。
三、提升光線均勻性的解決方案
1. 光源結構優化
漫反射設計：
使用漫射板（如毛玻璃、乳白亞克力）或積分球結構，將點光源 / 線光源轉化為均勻面光源，減少直射光產生的光斑。
多級勻光技術：
組合使用透鏡、反光罩和擴散膜，通過多次反射 / 折射均勻化光線（如環形光源的多層柔光設計）。
2. 波長與功率匹配
單色光優先：
針對特定材質選擇單色光源（如紅光檢測硅片、藍光檢測金屬），利用物體對單色光的反射一致性提升均勻性。
動態功率調節：
通過光源控制器實時調整各區域亮度（如分區 LED 光源），補償物體表面曲率或距離差異導致的光強衰減。
3. 安裝與校準
距離與角度優化：
保持光源與被測物體距離恒定（如使用支架固定），避免因物距變化導致的光照衰減差異（遵循平方反比定律）。
背景光抑制：
采用遮光罩或暗場環境，減少環境光對均勻性的干擾（如在封閉檢測箱內使用光源）。
4. 圖像預處理算法
非均勻性校正：
通過軟件算法（如多項式擬合、Lookup Table 查表法）對圖像灰度進行全局或局部校正，補償光照不均。
ROI 區域劃分：
對檢測區域分區處理，針對不同區域的光照特性設置獨立閾值（如檢測大尺寸物體時劃分多個子區域分別校準）。