武汉万安智能技术有限公司成立于2014年3月，是一家专注于为客户提供各类工业自动化相关的软件和系统产品的高科技公司。
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基
图像处理软件开发
武汉万安智能技术有限公司成立于2014年3月，是一家专注于为客户提供各类工业自动化相关的软件和系统产品的高科技公司。
在机器视觉系统中，获得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征明显。一个机器视觉项目之所以失败，大部分情况是由于图像质量不好，特征不明显引起的。要保证好的图像，必须要选择一个合适的光源。
光源选型基本要素：
对比度；亮度；鲁棒性；
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很大的对比度、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。具体的光源选取方法还在于试验的实践经验。
机器视觉系统光源选型要素：
对比度：对比度对机器视觉来说非常重要。其实机器视觉和计算机视觉并没有很清晰的界限，而是紧密的联系在一起，它们有着相同的理论，只是在实际应用中有所不同，计算机视觉与机器视觉都是要从图像或图像序列中获取对世。机器视觉应用的照明的重要的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很大的对比度，从而易于特征的区分。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有足够的灰度量区别。好的照明应该能够保证需要检测的特征突出于其他背景。
图像处理
用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。只有通过存储的信息与当前的信息进行比较的加工过程，才能实现对图像的再认。又称影像处理。一般指数字图像处理。数字图像是指用数字摄像机、扫描仪等设备经过采样和数字化得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值为一整数，称为灰度值。图像处理技术的主要内容包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。
机器视觉系统广泛运用于零件、组件与包装商品的校验。虽然校验应用相当广泛，但是采用的工具，和定位、测量、识别与瑕疵检测等任务的工具是相同的。为了实现完全的产品检测，校验环节通常与其他作业任务相结合，例如零件尺寸测量或产品条形码读取。
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