機器人視覺檢測系統的特點是提高生產的彈性和自動化程度。在一些不適合于人工作業的危險工作環境或人工視覺難以滿足要求的場合，常用機器視覺來替代人工檢測；同時在大批量工業生產過程中，用人工視覺檢查產品質量效率低且精度不高，用機器視覺檢測方法可以大大提高生產效率和生產的自動化程度。而且機器視覺易于實現信息集成，是實現計算機集成制造的基礎技術?？梢栽诳焖偕a的生產線上對產品進行測量、引導、檢測、識別，并能保質保量的完成生產任務。

在機器人視覺系統中，獲得一張高質量的可處理的圖像是至關重要。系統之所以成功，首先要保證圖像質量好，特征明顯。一個機器視覺檢測項目之所以失敗，大部分情況是由于圖像質量不好，特征不明顯引起的。要保證好的圖像，必須要選擇一個合適的光源。

光源選擇的基本要素

 對比度：

對比度在機器視覺系統來說非常重要。機器視覺應用的照明任務就是使需要被觀察的特征與需要被忽略的圖像特征之間產生最大的對比度，從而易于特征的區分。對比度定義為在特征與其周圍的區域之間有足夠的灰度量區別。好的照明應該能夠保證需要檢測的特征突出于其他背景。

穩定性：

 另一個測試好光源的方法是看光源是否對部件的位置敏感度最小。當光源放置在攝像頭視野的不同區域時，結果圖像應該不會隨之變化。方向性很強的光源，增大了對高亮區域的鏡面反射發生的可能性，這不利于后面的特征提取。

亮度：

 當選擇兩種光源的時候，最佳的選擇是選擇更亮的那個。當光源不夠亮時，可能有三種不好的情況會出現。

    1、相機的信噪比不夠；

    2、由于光源的亮度不夠；

    3、圖像的對比度不夠，在圖像上出現噪聲的可能性也隨即增大。

其次，光源的亮度不夠，必然要加大光圈，從而減小了景深。另外，當光源的亮度不夠的時候，自然光等隨機光對獲取特征時的影響最大。

好的光源需要能夠使你需要尋找的特征非常明顯，除了是攝像頭能夠拍攝到部件外，能夠產生最大的對比度、亮度，足夠且對部件的位置變化不敏感。光源選擇好了，剩下來的工作就容易多了。