對于一個機器視覺系統來說，但很多人會忽略一個極其關鍵的角色——光源。它就像視覺系統的“太陽”，決定了這個世界能被“看”得多清楚。你想想，在伸手不見五指的漆黑夜里，就算給你一雙鷹眼，你也啥都看不見，對吧？機器視覺也是同一個道理。一個設計拙劣的打光方案，能讓最頂尖的相機和軟件瞬間變成“睜眼瞎”；而一個精心設計的光源，卻能化腐朽為神奇，讓普通的硬件也能出色地完成任務。今天，我們就聊一聊光源怎么選，光又該怎么打。

一、光源的選型

第一步，咱得搞清楚你要檢測的物體是什么材質。它的表面是鏡面反光得像不銹鋼，還是粗糙漫反射得像一張A4紙？它是透明的像玻璃瓶，還是高吸收率的像黑色橡膠？不同的材質，對光的反應是天差地別的。摸清了物體的底細，接下來就是挑選光源類型了。

環形光源

像手術室里的無影燈，它能提供均勻的照明，能很好地消除陰影，適合用來給一般的平面物體打底光，看看有沒有劃痕、凹凸什么的。

條形光源

靈活性超高，你可以單獨用一條，或者幾條組合成一個角度，特別擅長勾勒物體的邊緣輪廓，或者給長條形的區域提供均勻照明。

圓頂光源

要是遇到那種反光能當鏡子用的物體，比如金屬表面、玻璃蓋板上的劃傷檢測，就可以使用圓頂光，它通過半球形的漫反射內壁把光打得特別均勻柔和，能完美地消除反光，讓底下的瑕疵無所遁形。

同軸光光源

同軸光像是給相機鏡頭戴上了一副“魔法眼鏡”，它的光線方向與相機鏡頭軸線平行，特別適合用來檢測光滑表面上的極其細微的劃痕、凹凸不平（比如手機屏幕的麻點），或者精確測量鏡面物體的高度。

背光源

它通常是個方形的面板，讓物體擋在光和相機中間，能產生非常高對比度的輪廓剪影，是尺寸測量、定位和檢查物體形狀缺失的絕對利器。

選完了類型，參數也得跟上。光的顏色（波長）很重要。要找出產品上的紅色標簽？試試用紅色的光去打，標簽會變得特別亮，而其他顏色會變暗，對比度一下就拉開了。這就是利用互補色原理來增強特征。

光的強度也不能忽視，太弱了信號不足，太強了容易過曝，還可能把被測物給烤壞了。所以，選型就是一個不斷權衡和匹配的過程，目標只有一個：讓你關心的那個特征（比如瑕疵）和它所在的背景（產品本體）之間的對比度達到最大，讓相機能毫不費力地把它抓出來。

二、打光方案

光有好光源還不夠，還得會怎么打光，核心就在于光線和物體的幾何關系。這就好比攝影師給人拍照，順光、逆光、側光，出來的效果和情緒完全不同。在實際應用中，經過長期實踐，形成了若干種經典且有效的打光方式。

正面照射

光源和相機在差不多同一側，光線直接照亮被測物表面然后反射回相機。這種方式適用于大部分表面特征明顯的二維檢測，比如讀取二維碼、檢測包裝印刷缺陷。但它有個天敵，反光。一旦物體表面光滑，討厭的耀斑就會淹沒掉關鍵信息。

低角度照射

把光源放在一個側下方角度，幾乎貼著物體表面打光。對于一個完美光滑的表面，光線會直接滑走，不會進入相機，所以畫面一片漆黑（形成暗場）。但一旦表面有哪怕一丁點的凸起或凹陷，比如劃痕、磕碰，這些地方就會把光散射開來，其中一部分光就會在漆黑的背景上形成一條非常醒目的亮線。這下，瑕疵想藏都藏不住了。適合檢測金屬表面的劃痕、玻璃上的裂紋。

背光照射

這理解起來最簡單，就是把物體放在光源和相機中間，物體把光擋住。相機看到的不是一個被照亮的表面，而是一個清晰的、高對比度的黑色剪影。這種方式剝離了一切顏色、紋理的干擾，只專注于物體的外形輪廓。用來檢查零件的形狀是否完整、孔徑大小是否符合標準，或者定位物體的精確位置，是再合適不過了。

同軸照射

它通過一塊特殊的分光鏡，讓光線沿著與相機鏡頭軸線完全平行的方向射出。當這束“正”光打到非常平整的鏡面上時，它會原路返回，相機看到的就是一片均勻的亮。但如果表面有那么一丁點的不平（比如細微的劃痕或凸起），光線就會發生漫反射，無法全部返回相機，那個瑕疵點就會在明亮的背景上呈現為一個暗點。這種方式對于檢測高反光表面上的微小瑕疵，效果極其出色。

當然，現實世界的檢測需求往往更加復雜，單一的打光方式有時無法滿足所有要求。這時候就需要組合打光方式上場了。組合打光就像是給視覺系統配上了多盞不同功能的"聚光燈"，各自負責照亮不同的特征。比如在檢測易拉罐時，我們可能會用穹頂光來壓制罐身整體的弧形反光，同時再用一個小角度的條形光專門打亮罐底的噴碼，這樣就能同時獲得干凈的背景和清晰的字符。

聊了這么多，我們可以下一個結論了：在機器視覺系統里，光源和打光方案絕不是配角，而是奠定整個項目成敗的基石。它花費可能只占整個系統的5%-10%，但它起到的作用，絕對超過了50%。一個好的打光設計，能極大地降低后續圖像處理算法的復雜度，提高系統的穩定性和可靠性，真正做到事半功倍。而一個壞的設計，則會讓你在軟件的坑里不停地填坑，事倍功半，最后項目還可能失敗。

所以，下次當你規劃一個機器視覺檢測項目時，千萬別一上來就埋頭研究用多高分辨率的相機、多厲害的算法。不妨先停下來，拿出點時間，好好地端詳一下你要檢測的物體，思考一下它的物理特性。你會發現，很多時候，最高效、最可靠的解決方案，恰恰就藏在這一束恰到好處的光線里。