2. 光与颜色基础

在机器视觉系统里，照明不是“把场景照亮”这么简单。相机最终看到的是一幅灰度或彩色图像，而图像中每个像素的亮度，本质上取决于物体表面把多少光反射进了镜头。要理解照明如何决定图像对比度，需要先回到光的物理本质：光是电磁波，可见光只是电磁波谱中很窄的一段。

电磁波谱按波长从短到长排列，包括伽马射线、X射线、紫外、可见光、红外、微波和无线电波。人眼能感知的可见光大约在 380 nm 到 780 nm 之间。短波端接近 380 nm 是紫光，长波端接近 780 nm 是红光，中间依次过渡为蓝、青、绿、黄、橙。工业视觉中常用的光源波长往往落在这个区间，例如蓝光约 450 nm、绿光约 520 nm、红光约 630 nm，而近红外 850 nm 或 940 nm 虽然人眼几乎不可见，CMOS/CCD 传感器却仍然敏感，因此常被用于隐藏标记检测或减少可见光干扰。

颜色并不是光本身的绝对属性，而是“光源光谱 + 物体反射特性 + 传感器响应”三者共同作用的结果。同一块红色塑料，在白光下呈红色，在纯蓝光下可能几乎全黑，因为红色表面对蓝光的反射率很低。这正是机器视觉中“用颜色换对比度”的核心思路：选择与目标或背景反射特性匹配的波长，让目标与背景在图像中拉开灰度差。

色温：描述白光“偏黄还是偏蓝”

色温用开尔文（K）表示，描述的是白光的光谱倾向。低色温如 2700 K 偏黄偏暖，高色温如 6500 K 偏蓝偏冷。常见参考值：蜡烛约 1900 K，白炽灯约 2800 K，卤素灯约 3200 K，正午日光约 5500 K，阴天约 6500 K，蓝天约 10000 K 以上。色温只描述白光整体色调，并不直接说明它能否还原物体真实颜色，后者要看显色指数。

显色指数：白光还原颜色的能力

显色指数（CRI，Ra）衡量光源照射下物体颜色与标准光源（通常为日光）下颜色的一致程度，最高为 100。Ra 越接近 100，颜色还原越真实；Ra 偏低时，某些颜色会被“吃掉”或偏色。例如低压钠灯 Ra 很低，几乎只能看到黄黑两色；普通白光 LED 的 Ra 约 70～90，高显色 LED 可达 95 以上。对彩色相机做颜色检测时，光源显色性不足会直接导致颜色分类不稳定；而对只做灰度对比的单色应用，显色指数的重要性反而低于波长匹配。

反射与透射：对比度的真正来源

光照射到物体表面后，一部分被反射，一部分被吸收，一部分可能透射。反射又分为镜面反射和漫反射。镜面反射方向集中，容易在光滑金属、玻璃、塑料表面形成高亮光斑；漫反射方向分散，是大多数粗糙表面成像的主要来源。透射则常见于透明薄膜、玻璃、液体和背光检测场景。

图像对比度可以粗略理解为：目标区域与背景区域进入相机的光强差。若目标反射率为 R_t，背景反射率为 R_b，照明强度为 I，则两者亮度大致正比于 I·R_t 与 I·R_b。对比度可表示为 |I·R_t − I·R_b| / (I·R_t + I·R_b)。提高 I 并不能改变反射率之比，但选择合适的波长、入射角和光源类型，可以显著改变 R_t 与 R_b 的相对关系，从而提升对比度。

下面这张图把本节的关键关系串起来：光源发出特定光谱，经过物体表面的反射或透射后进入镜头，最终形成图像对比度。图中同时标出了可见光波段、色温与显色指数的作用位置，以及反射/透射两条主要路径。

从工程实践看，理解这组关系后，照明设计就不再是“随便加个灯”。面对一个低对比度场景，可以按以下顺序排查：先确认目标与背景在目标波长下的反射率差异是否足够；再检查光源波长是否与相机响应匹配；然后判断表面是镜面还是漫反射主导，决定用同轴光、环形光、条形光还是背光；最后才考虑亮度、角度和均匀性。色温和显色指数主要影响彩色成像的颜色稳定性，对单色灰度对比度的影响通常小于波长选择。

举个可操作的示例：检测透明塑料瓶内的液位。若用正面白光，瓶壁反光强、液面边界模糊；改用背光，让光从瓶后透射，液体与空气对光的折射和吸收不同，液位边界会形成明显暗线或亮线，对比度大幅提升。这里起决定作用的不是亮度，而是透射路径和介质折射率差异。再如检测金属表面的划痕，用低角度条形光斜射，划痕处产生散射而背景镜面反射进入镜头少，划痕会以亮线形式凸显；若用同轴光，镜面背景反而更亮，划痕对比度下降。

总结本节要点：可见光是 380–780 nm 的窄带电磁波；色温决定白光偏暖还是偏冷；显色指数决定白光还原颜色的能力；反射与透射决定有多少光进入相机。图像对比度的根源，是目标与背景在特定波长和特定几何条件下的反射/透射差异。照明设计的任务，就是通过选择波长、角度和光源类型，把这个差异放大到相机能够稳定分辨的程度。