机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。而图像的获取是机器视觉的核心，图像的获取系统则是由视觉光源、工业镜头、工业相机三部分组成。视觉光源的选取与打光合理与否可直接影响至少30%的成像质量。所以光源是机器视觉系统中非常重要的一部分。

[视觉光源]及光学系统设计的成败是决定系统成败的重要因素，光源的有一下几个主要作用。

1.照亮目标，提高目标亮度；

2.突出测量特征，简化图像处理算法；

3.克服环境光的干扰，保证图像的稳定性，提高图像信噪比；

4.提高视觉系统的定位、测量、识别精度，以及系统的运行速度；

5.降低系统设计的复杂度，形成有利于图像处理的成像效果。

面对环境光的影响，有以下三种处理的有效方法：

1.具有短持续时间脉冲的高功率选通；

2.物理外壳；

3.通过滤波器。

无论应用哪种方法是许多因素的函数，其中大部分将在后面的章节中详细讨论。大功率选通只是压倒了环境的贡献，但是在人体工程学，成本和实施方面却有缺点，而且并不是所有的荧光灯都可以被频闪。如果您不能使用选通，并且如果应用程序要求使用彩色照相机，则多光谱白光对于精确的色彩还原和平衡是必需的。在这种情况下，窄波长的通过滤波器是无效的，因为它会阻挡大部分的白光贡献，因此外壳是更好的选择。

通过合适的视觉光源照明设计，可以使图像中的目标信息与背景信息得到更佳分离，这样不仅大大降低图像处理的算法难度，同时提高系统的精度和可靠性，但非常遗憾，目前没有一个通用的机器视觉照明系统，可以应对不同的检测要求，因此针对每个特定的案例，都需要设计适应的照明装置，以达到理想效果。

视觉光源照明的质量和适宜性是创建一个强大和及时的视觉检查的关键方面。为了设计一个有效的视觉照明解决方案，除了了解照明类型，技术，几何形状，滤波，传感器特性和颜色之外，还需要对检测环境进行全面的分析，包括样品表现和样品/光线的相互作用。设计并遵循严格的照明分析序列提供了一致和强大的环境，从而更大限度地利用时间，精力和资源 等在视觉系统设计，测试和实施的其他关键方面得到更好的使用。