在机器视觉领域，光源波长的选择对于成像质量、检测精度以及系统稳定性至关重要。不同波长的光与物体材料之间的相互作用，包括反射、吸收、透射和荧光等，展现出显著的不同。通过合理运用光谱特性，我们能够解决传统可见光难以处理的复杂检测问题。以下是对技术原理、应用场景和选型策略的深入探讨：

一、光谱与机器视觉的基本原理

1. 光的物理特性

波长与材料交互：短波长光（如紫外光）更容易被材料吸收，适用于表面缺陷检测；而长波长光（如红外光）穿透力强，适合检测内部结构（例如药品胶囊的填充情况）。

散射效应：短波长光（如蓝光）散射更明显，适用于粗糙表面的成像（如金属划痕）；长波长光散射较弱，适合穿透雾状介质（如玻璃瓶中的液体检测）。

2. 传感器响应曲线

工业相机对近红外光（700-1000nm）的敏感度可以达到可见光的60%以上，因此需要匹配光源波长与传感器的量子效率峰值（例如SONY IMX系列传感器的近红外增强模式）。

二、波长分类与工业应用场景

1. 紫外光（UV，100-400nm）

关键技术点：

短波紫外（UVC，200-280nm）：可以激发荧光物质（如PCB焊点残留的助焊剂），配合带通滤光片可以屏蔽环境光干扰。

背光穿透检测：用于透明材料内部裂纹检测（如手机玻璃盖板），波长越短，材料吸收率越高，缺陷对比度提升3-5倍。

典型应用：

半导体晶圆隐裂检测（使用365nm紫外光源）

钞票防伪特征识别（激发荧光油墨）

2. 可见光（400-700nm）

多光谱成像技术：

采用RGB三色分光或窄带滤光片（如450nm蓝光+630nm红光），通过光谱分离增强特定特征（如农产品成熟度分级）。

高对比度场景：蓝光（450nm）在金属表面形成镜面反射，可突显0.1mm级的划痕。

3. 红外光（IR，700nm-1mm）

近红外（NIR，700-1000nm）：

生物特征识别：静脉血管在850nm处吸收率最高，成像对比度比可见光提升200%。

农业分选：940nm光源可穿透水果表皮检测内部褐变（糖度分布建模）。

中远红外（MWIR/LWIR）：热成像检测技术（3-5μm/8-14μm）：此技术用于精确定位PCB板上的过热点，其温度分辨率可达0.05℃。

三、波长选择的工程化方法

1. 材料光谱分析先行

利用光谱仪对被测物在200-1100nm波段进行反射/透射曲线的测量（例如，塑料在1700nm处有特征吸收峰）。

案例说明：在锂电池极片涂布检测中，使用1300nm红外光源可以穿透涂层检测铜箔缺陷。

2. 环境光抗干扰设计

在强环境光条件下（如户外AGV导航），采用850nm LED与窄带滤光片（半宽10nm）的组合，信噪比可提升至90dB。

3. 多波长融合检测系统

复合光源方案：紫外（365nm）+蓝光（450nm）+红外（850nm）分时触发，通过多模态数据融合来识别药片表面的印刷和内部裂缝。

4. 光学器件的协同优化

使用镀膜镜头（如Edmund Optics的NIR系列），在700-900nm波段的透过率超过90%，以避免传统镜头在红外区域的焦点偏移问题。

 四、前沿技术趋势

高光谱成像：在400-2500nm范围内连续采集数百个波段数据，结合机器学习进行材质分类（例如，塑料种类识别的准确率可达99.2%）。

可调谐激光光源：波长扫描步进精度达1nm，适用于半导体晶圆纳米级薄膜厚度测量。

量子点光源：窄波段发射（半宽<20nm），提高特定波长能量密度，适用于微米级缺陷检测。

五、选型决策树

1. 被测物类型

金属/玻璃：选择短波长（蓝光/紫外）

生物组织/塑料：选择近红外

2. 检测目标

表面缺陷：使用紫外/蓝光

内部结构：使用红外

3. 环境约束

强环境光：使用窄带红外+滤光片

热敏感：避免中远红外热辐射

通过精确控制光谱特性，机器视觉系统能够突破传统成像的限制，在微米级缺陷检测、生物特征识别、材料成分分析等领域实现技术突破。在实际项目中，结合光谱分析、光学仿真（如Zemax）和DOE实验设计，才能充分发挥波长选择的工程价值。