机器视觉的最佳光源方案需要根据具体应用场景、检测目标、环境条件以及系统需求来综合设计。以下是一些关键原则和考虑因素，可帮助确定最佳光源方案：
- 核心目标
突出检测特征：光源应最大化目标与背景的对比度，突出关键特征（如边缘、缺陷、颜色差异）。
消除干扰：减少环境光、反光、阴影、噪声等干扰因素对图像质量的影响。 - 关键参数选择
（1）光源类型
LED光源：最常用，寿命长、稳定性高、可定制波长。
卤光灯/荧光灯：适用于需要宽光谱的场景，但发热量大、寿命短。
激光光源：用于高精度结构光或特定波长需求（如透明物体检测）。
红外（IR）或紫外（UV）光源：检测不可见特征（如材料内部缺陷、荧光物质）。
（2）波长（颜色）
匹配目标特性：根据被测物体的材料、颜色选择互补或相同波长的光。
例如：红色光源可增强红色物体的对比度，蓝色光源更适合检测金属表面划痕。
穿透性需求：红外光可穿透某些材料，紫外光可激发荧光物质。
（3）照明方式
明场照明：光源与相机同侧，适合表面平整、高反射物体。
暗场
