目前大多数机器视觉系统都使用波长为390nm-700nm的可见光作为照明光源，但当机器视觉系统遇到需要检测塑料或者油墨印刷品时，就需要用到UV紫外光源。
UV作为电磁射线，波长为10nm-400nm，被分为3个等级。300nm-400nm波段是较常见的近UV波段，被分为UV-A(315nm-400nm)，UV-B(280nm-315nm)，UV-C(100nm-280nm)。在机器视觉应用，UV-A波段中365nm和395nm波长是较常用的。
UV光可用来检测可见光看不到的特征。由于UV光可以被大多数材料吸收，所以就可能抓取到产品的表面特征。因为波长比可见光短，UV光会被产品表面特征散射。 上海嘉励自动化科技有限公司致力于提供视觉光源，有需求可以来电咨询！四川视觉光源产品
在用机器代替人眼进行测量和判断的机器视觉系统中，照明、镜头、高速相机、图像采集卡、图像处理软件和输入输出设备等各单元环环相扣，通过选择合适的视觉光源产品获取一张好的图片无疑是一个好的开端。选择视觉光源主要考虑以下几点：
对比度：机器视觉应用的照明的重要任务就是使需要被观察的特征与需要被忽略的图像特征之间产生比较大的对比度，从而易于特征的区分。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
亮度：当选择两种光源的时候，比较好的选择是选择更亮的那个。
鲁棒性：另一个测试好光源的方法是看光源是否对部件的位置敏感度较小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同角度时，结果图像应该不会随之变化。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射发生的可能性，这不利于后面的特征提取。
好的光源需要能够使你需要寻找的特征非常明显，除了是摄像头能够拍摄到部件外，好的光源应该能够产生比较大的对比度、亮度足够且对部件的位置变化不敏感。光源选择好了，剩下来的工作就容易多了。 宁夏视觉光源行业上海嘉励自动化科技有限公司为您提供视觉光源，有需求可以来电咨询！
在机器视觉系统中，设计视觉光源的第一步就是确定被测物和背景区域间的不同，然后来突出二者的差异。
1、镜头的视场
在照明系统的设计中，应根据被测对象的尺寸确定镜头的视野大学。然后再根据镜头视场的大小决定比较好的照明系统。
2、照明系统与工件的间距
在设计光学系统中，需了解镜头到工作的距离，照明系统到工件的距离，通过这些参数确定光源与工件的距离。
3、工件的外形、条件和颜色
照明系统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。可通过检测工作或被检测区域的颜色来决定比较好的光源照明颜色。
4、成像物镜
一般情况下，应对确定的成像物镜进行光学系统设计。检验标准为：工件中需要可视化的部分、划痕、缺陷等是否被显现出来，工件表面上的印纹是否能够辨认等。
由于人眼有限的感知力，我们需要通过一种媒介来识别颜色，这种颜色的表示被称为“色彩空间”。在机器视觉的技术术语中，一个颜色模型或色彩空间是一个特定的3-D坐标系统以及该系统中的一个子空间，其中每一种颜色都由一个单点表示。有哪些色彩空间的类型？
目前主要有五种类型的颜色模型，比较常见的是(RGB、HSV和HSL)。
RGB(Red Green Blue)
HSL(Hue Saturation Lightness)
HSV(Hue Saturation Value)
YUV(Luminance, blue–luminance, red–luminance)
CMYK(Cyan, Magenta, Yellow, Key)
RGB色彩空间：
RGB色彩空间是三维坐标系中红、绿、蓝坐标所表示的色彩空间之一。在更专业的术语中，RGB将颜色描述为由三个部分组成的元组。每个部分都可以取0到255之间的值，其中元组(0,0,0)表示黑色，元组(255,255,255)表示白色。元组的第0、第1和第2个部分分别表示红、绿、蓝的分量。 视觉光源，就选上海嘉励自动化科技有限公司，让您满意，欢迎新老客户来电！
PPI
扫描仪更喜欢另一个单位：PPI，每英寸像素。在扫描仪的情况下，它表示扫描原稿的一英寸（25.4毫米）的像素数量。所以如果你测试该设备的分辨率，你需要知道你扫描的对象的大小。PPI类似于“像素”。它给出了一英寸的像素量，但这并不意味着这些像素保存有用的信息。根据我们的经验，大多数扫描仪不能达到PPI中定义的预期采样率。所以对于扫描仪来说，检查LP / pix是非常麻烦的，因为这会给你扫描仪的性能。许多扫描仪接近0.5 LP / pix为200 PPI，但是在300 PPI或甚至400 PPI的情况下要少得多。只是提及，因为它经常混淆和使用错误：DPI不同于PPI。喷墨打印机可以具有非常高的DPI（每英寸点数）。
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hsl_img = [0],cv2.COLOR_BGR2HLS) #### CONVERTING BGR COLOR SPACE INTO HSL COLOR SPACE ####
hsl_img_1 = hsl_
hsl_img_2 = hsl_
hsl_img_3 = hsl_
hsl_img_1[:,:,1] = 0 #### HUE --> ZERO ####
hsl_img_1[:,:,2] = 0
hsl_img_2[:,:,0] = 0 #### SATURATION --> ZERO ####
hsl_img_2[:,:,2] = 0
hsl_img_3[:,:,0] = 0 #### LIGHTNESS --> ZERO ####
hsl_img_3[:,:,1] = 0
现在显示三个不同的颜色通道→
f, axes =
list = [hsl_img_1,hsl_img_2,hsl_img_3]
i = 0
for ax in axes:
[i])
i+=1 四川视觉光源产品
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