在机器视觉领域的一些应用中，图像比较暗的话不利于缺陷识别和检测，图片暗也就是我们通常说的图像亮度不够。一幅8bit的黑白图像有256个灰阶，灰阶值越接近于0亮度越低；反之，越接近255亮度越高。

若想增强图像亮度，本文将从镜头、光源、与相机三个方面简述提升图像亮度的方法。

1、镜头

镜头的光圈大小表征了进光量的大小。如下图16、11、8、5.6、4、2.8等不同的数值，是镜头光圈调节环。根据公式F#=f(焦距)/d(镜头入瞳直径)。当镜头的焦距f值固定时，F#越小，镜头入瞳直径(通光孔径)越大，进而通光量更大，反映到图像上其亮度也会提升。有效F#，此数值为镜头在有限距离内的实际光圈数，决定了实际操作时的亮度。光学放大倍率β越大，则镜头成像越暗。

有效 F# ≈(1+β)*F#

 2、光源

合理的光源角度，光源物距与波长可以获得亮度与对比度适宜的图像，进而被算法处理识别。图像较暗可尝试调高光源控制器的档位或更换更高功率的光源，也可以换用频闪光源与频闪控制器。另外根据被摄物材料表面特点、材料的吸收与反射特性找到合适的角度与光源物距，选择合适波长的光源，利用对色补色原理也能让图像亮度与对比度提升，进而被算法处理识别。

3、相机

假设天空中下着雨，雨滴之间的密度均匀且速度一致，在室外分别放置一个水盆与一个杯子，一段时间后哪个容器里收集到的雨水最多？

在这个比喻中，把光子比喻成密度均匀速度一致的雨滴，大像元比喻成水盆而小像元比喻为水杯，接水的时间则代表曝光时间。一块Sensor的长宽固定，Sensor的面积也就固定，在这块Sensor上的像素越多，单个像素所占的面积就越小，一定曝光时间内接收到的光子就越少。反过来讲，同样曝光时间、增益相同的两台相机，单个像元较大的一台捕捉到的图像较亮，且具有较高的信噪比。

在相机的软件端，除了提升曝光时间可直接提升图像亮度以外，更改数字增益，模拟增益或打开相机的Binning（若支持）时，也会增加图像亮度。若使用TDI线扫相机，更改较高阶数的TDI设置也可显著增加亮度，改善信噪比。

除此之外还可以更换感光能力更强的芯片的相机。

提升图像亮度的方式有很多，但每种方式几乎都伴随着不利的影响,如:

光圈过大会导致景深变浅; 

曝光时间过长会导致快速移动的物体有拖影或帧率下降影响生产节拍;

启用Binning造成图像横纵分辨率减半甚至更多，造成精度下降；

调高增益导致图像出现明显的噪点。

所以，在实际情况中也需要平衡多方因素选择或组合的方式进行调节，改善图像亮度。

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