[分享]选择机器视觉光源时，传统的方法有何弊端？ [复制链接]

在选择机器视觉光源时，主要依赖操作人员的经验和不断实验两种方式。但是，基于经验和实验的光源选择方法存在很大的弊端。 V-kx=M"k  
2U@:.S'K  
　　经验选择法 UT_kw}1o  
__|Y59J%  
　　经验选择法要求操作人员具备一定的先验知识，能够通过被检对象的材质、颜色、表面粗糙度等特点，确定光源的类型、照明方式、亮度等光源参数，从而选择出合适的光源。 !24PJ\~I  
B,U|

V  
　　但是，由于经验选择法主要依赖个人经验，因此需要操作人员不但充分了解应用场景对光源的要求，同时还需要尽可能了解市场上现有光源类型及特点，才能得到合适的光源。另外，人会受到环境、他人意见等因素影响，因此会带来更多的不确定性。 q0L\{  
/B)`pF.n  
　　实验选择法 ?.^n,[2  
N^4CA@'{  
　　实验选择法利用现有光源逐个尝试或者在专业的光源实验室里通过调节入射光的波长、入射角度等措施，通过观察照明效果的好坏来选择。 BKKW3PT  
@|D#lBm  
　　但是，与经验选择法一样，实验选择法也需要利用现有光源进行大量实验以获得理想照明效果，因此需要大量人力物力，成本高，效率低。 I+W:}}"j  
(Rh$0^)A  
　　在机器视觉和半导体设备、3D成像和打印、太阳能和光伏发电、生命科学和医疗等产品的研发过程中，我们经常需要一些比较精密的LED光源，目前市场上主要是LED+导光板的简单形状组合，在过去的时代尚能使用，在AI时代，达到光学精度级别的光源才能满足您的需求。 H @5dj}  
VWrb`p@  
　　电话和微信咨询方式：5172359028（微信同号）