在机器视觉领域，照明（打光）被誉为“灵魂之光”，其设计对图像质量有着决定性的影响，进而影响算法能否准确提取目标特征。正如摄影中的光影艺术，机器视觉的照明设计融合了科学和工程，需兼顾物理规律、场景需求与算法适配。

照明的关键角色

1. 特征强化

提升对比度：定向照明有助于突出目标与背景的差异，适用于如金属表面划痕检测等场景。

消除干扰：抑制反光、阴影或环境光干扰，如玻璃瓶身标签读取。

增强纹理：低角度光能凸显表面细微结构，如PCB焊点检测。

2. 场景适配

动态环境：频闪照明可在高速流水线中冻结运动目标，如瓶盖缺陷检测。

3D成像：结构光或激光线扫照明可捕捉深度信息，如零件尺寸测量。

主流照明方式与技术选择

照明设计的关键因素

1. 光源特性

波长选择：短波长（蓝光）适合表面检测，长波长（红外）可穿透特定材料。

光源类型：LED（低成本、长寿命）、激光（高准直性）、X光（内部结构成像）。

2. 几何配置

角度调控：在5°至30°的低角度范围内，可以突出物体的凹凸纹理；而在60°以上的高角度下，则能减少阴影的产生。

多光源融合：通过组合不同角度的光源，可以解决复杂表面问题，例如曲面工件的检测。

3.动态调控

同步触发：确保光源与相机曝光时间精确匹配，达到微秒级，以避免运动模糊。

智能调光：根据反馈自动调节亮度，例如在AOI检测中自动适应物料颜色的变化。

四、挑战与前沿趋势

1.复杂场景应对

高反光表面：采用漫射板与偏振滤波器的组合方案，如用于铝合金CNC零件的检测。

透明/半透明物体：运用多光谱照明来分离透射与反射光，例如在药液杂质检测中。

2.智能化升级

AI驱动照明优化：利用深度学习模型预测最佳的照明参数，如特斯拉工厂的电池检测系统。

主动光场调控：基于LCoS/DMD芯片的动态可编程照明，如显微镜自动增强细胞边缘。

3.多模态融合

高光谱成像：结合400-1700nm波段分析物质成分，如农产品分拣。

ToF+结构光：结合时间飞行与编码光，提高3D重建的精度，如物流包裹体积测量。

五、“灵魂之光”的深层逻辑

照明设计的核心是光与物质的互动：

物理层：通过光波长、角度、偏振与物体材质（金属、塑料、玻璃）的相互作用，提取有效的光学信号。

算法层：将照明方案与图像处理算法协同设计，如暗场照明与边缘检测算法。

系统层：整合光源控制、相机采集与机械运动，构建闭环检测系统。

没有一种照明方案可以适用于所有情况，优秀的工程师需要像侦探一样分析场景：

目标特性：尺寸、材质、运动速度

检测需求：缺陷类型、精度要求

环境约束：空间限制、成本预算

结语

在工业4.0时代，随着智能相机与AI算法的进步，照明技术正朝着自适应化与智能化的方向发展。未来的机器视觉系统可能会配备“光场引擎”，能够实时根据检测对象动态生成最优照明——这不仅代表技术的突破，也是对“光之艺术”的极致演绎。