“在视觉检测中，打光的首要任务不是‘照亮’，而是‘塑造’——它通过控制光与物体的相互作用，将被检测的‘特征’凸显出来，同时将无关的‘噪声’抑制下去，从而成为整个系统成败的决定性因素。”
下面我们系统地阐述打光在视觉检测中的关键重要性。
视觉检测系统的目标是“看见”人眼难以稳定、快速判断的特征。打光方案直接决定了相机能“看到”什么。
凸显目标特征： 你需要检测的是划痕、凹陷、字符还是尺寸？正确的打光能让这些特征与背景形成最大的对比度。
例1：检测光滑表面上的划痕。 使用低角度环形光（暗场照明）。光几乎平行于表面，完好表面会像镜子一样将光反射到别处，在相机中呈现黑色；而划痕会破坏镜面反射，将光散射进相机，从而呈现为明亮的白线。
例2：读取塑料上的激光雕刻码。 使用同轴光。光通过分光镜垂直射向物体，平整表面将光垂直反射回相机，呈现明亮；而雕刻的凹槽会将光散射掉，在相机中呈现为黑色字符，清晰可辨。
抑制干扰信息： 消除不必要的反光、阴影、背景纹理，让检测目标“孤立”出来，简化后续的图像处理算法。
例：检测电路板上的焊点。 如果使用漫射圆顶光，可以消除元件高低不平产生的杂乱反光和阴影，得到一个光照均匀的图像，便于统一阈值分割。
一个不稳定的打光方案，会让再先进的算法和相机都无能为力。
稳定性与重复性： 工业环境要求7x24小时稳定运行。一个好的打光方案能抵抗环境光的变化、元器件的微小位移、物体表面的自然波动，确保每次拍摄的图像基本一致。不稳定的光会导致检测结果时好时坏，系统完全不可用。
精度： 对于高精度的尺寸测量，光线边缘的对比度决定了算法能找到的边缘位置。高对比度的清晰边缘能实现亚像素级别的测量精度；而模糊、暗淡的边缘会引入巨大误差。
处理速度与效率： 一幅光照均匀、特征对比鲜明的图像，可以大大简化图像处理算法的复杂度。算法可能只需要一个简单的阈值分割就能完成任务，而不是动用复杂的深度学习模型。这直接降低了计算成本，提高了检测速度（FPS）。
成本效益： 一个优秀的打光方案，可能允许使用更低分辨率的相机、更普通的镜头和更简单的算法来完成同样的检测任务。这在很大程度上优化了整个项目的成本。
| 打光方式 | 原理与特点 | 典型应用 |
|---|---|---|
| 环形光 | 从镜头周围均匀照射，消除阴影。 | 通用检测、字符识别、尺寸测量。 |
| 条形光 | 可调节角度，形成特定方向的阴影以凸显纹理或高度差。 | 检测表面凹凸、纹理、焊缝跟踪。 |
| 同轴光 | 提供垂直于物体的光线，消除反光，凸显表面轮廓差异。 | 检测光滑表面的划伤、凹陷、激光雕刻字符。 |
| 背光 | 物体位于光源和相机之间，产生高对比度的清晰轮廓。 | 精确尺寸测量、孔位定位、透明体杂质检测。 |
| 圆顶光/漫射光 | 光线经过多次漫反射，形成非常柔和、无方向的光，消除镜面反光。 | 检测多曲面、反光物体（如金属、镀层）的表面缺陷。 |
| 低角度光（暗场） | 光线以极低角度照射，只有不平整处才会将光反射进镜头。 | 检测光滑表面的微小划痕、凸点、雕刻。 |
在视觉检测项目中，“光”是系统的输入信号源头。如果源头信号是“脏”的（低对比度、不稳定、有干扰），那么后续的“清洗和处理”（图像算法）将事倍功半，甚至完全失败。
因此，业内流传着一句经典的话：
“视觉检测，三分靠相机，七分靠打光。”
在着手一个视觉检测项目时，最先、最需要投入精力去研究和实验的，就是打光方案。 选择一个合适的打光方式，是确保项目成功、稳定、经济的最关键一步。
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