在机器视觉系统中，光源的选择对图像质量、颜色精度以及物体检测效果具有极为重要的影响。不同类型的光源能够带来不同的视觉效果，特别是在颜色识别和物体检测方面，选择合适的光源可以显著提高系统性能。

1. 光源颜色与机器视觉的关系

在机器视觉系统中，选择适当的光源对于提升图像质量至关重要。每种光源具有特定的光谱特性，这些特性直接影响图像的呈现方式及其准确性。光源的颜色不仅影响图像的亮度，还会影响颜色的真实还原和对比度，进而影响系统对目标物体的识别能力。

2. 常用光源的颜色及其应用

机器视觉中常用的光源有白色、蓝色、红色、绿色、红外以及紫外光源。它们各自具有不同的特点和适用场景：

• 白色光源 (W)
  色温：5500K，提供平衡的冷暖色调。
  应用：适用于需要真实颜色重现的场景，如彩色图像捕捉。其均衡的光谱输出能够较好地还原各种颜色。

• 蓝色光源 (B)
  波长：465nm，属于冷色光源。
  应用：增强银色或金属材料的视觉效果，常用于工业检测，尤其是金属零件的细节检测。

• 红色光源 ®
  波长：625nm。
  应用：适合提高对比度，尤其在暗色背景下对透明或半透明物体的检测效果显著。

• 绿色光源 (G)
  波长：517nm。
  应用：在红色背景下的产品检测中，绿色光源能有效提高图像的对比度和清晰度。

• 红外光源 (IR)
  波长：通常为850nm。
  应用：用于夜视和某些材料检测，尤其适用于不在可见光范围内的物体检测，能穿透某些材料而不受可见光干扰。

• 紫外光源 (UV)
  波长：385nm，具有强穿透力。
  应用：主要用于检测表面细微的瑕疵，或者在特殊材料检测中，显现通常看不见的特征。

3. 利用互补色提高对比度

在颜色理论中，互补色是指色环上相对位置的颜色组合。使用互补色能够有效提高图像的对比度，使得目标物体更加突出。例如，红色与绿色、蓝色与黄色是互补色的组合。通过选择正确的光源，可以增加目标与背景之间的对比度，从而提升识别的准确性和速度。尤其在高对比度需求的应用场景中，如产品分拣和质量控制，互补色的应用能够显著提高检测效率。

4. 光源显色性的重要性

显色性是指光源展现物体真实颜色的能力。高显色性的光源能够准确捕捉物体的原色，这对于颜色分类、质量控制等任务尤为重要。自然光（如日光）通常提供最好的显色性，但由于实际应用中的限制，合成光源（如LED灯）通常会经过调整，以尽可能匹配自然光的特点。