在当今信息时代，机器视觉技术已经成为智能化、自动化和人工智能领域中的一个关键技术。它能够让计算机通过摄像头或其他传感器捕捉到周围世界的图像，并将这些图像转换成可以被处理和分析的数据。然而，为了使机器视觉系统能够准确地执行其任务，它需要合适的光源来提供足够的亮度并保持良好的可见性。
光源是指用于照明物体以便它们能被摄像头检测到的设备或灯具。不同的光源类型，如白炽灯、荧光灯、LED灯等，都有其特定的发射谱线，这些谱线决定了所发出的光束颜色和强度。在室内外环境中，不同的地理位置、时间（日夜交替）、季节（春夏秋冬）以及天气（晴雨雪霜）都会导致自然光线的变化，从而对任何依赖于视觉输入进行操作的系统都产生影响。
自然日照与室内照明
在室外，由太阳直接提供的一种最为常见且强大的自然日照通常是自由辐射的大量非定向红外、中波长蓝紫色辐射。这意味着，在户外，无论是在白天还是夜晚，只要天空中没有遮挡，自然日照总是存在，即使不是那么明显。在这种情况下，虽然随着太阳在地平线以下角色的增加，来自太阳方向的直射辐射减少，但从地面反弹回来的散射辐射仍然继续，为大多数昼间时段提供充足的人类可见范围。
相比之下，在室内，由窗户接收到的日照往往较弱，因为透过玻璃会发生一定程度的事实损失，使得房间内部变得更暗。而如果房间没有窗户或者隔绝措施，则必须依赖人工制备来源如电气式供暖/通风系统中的伪装LED条带等，而这通常无法匹配出入门口区域突变因素大小的手部探测能力相同级别广泛使用者手部探测能力，以至于可能难以实现基于全息影像识别的人工智能应用程序所需的一个基本要求即“尽可能高效”及“最大限度地降低成本”。
人工场景与动态环境
除了自然界，还有一种由人类创造出来的人造场景也会影响机器视觉性能——例如工作站上的实验装置或者工业生产流水线上设置的小型检测点。当我们设计这些场景时，我们需要考虑到如何利用最佳数量和类型的人造聚焦点来提高目标物体在图像中的清晰度，并避免由于不必要反差造成的问题，比如阴影或漫反射问题。此外，对于那些因为持续不断运动或者因为试图创建一种“模糊背景”的艺术表现而改变形状或位置物体的情况来说，那么对于确定性的精确位置追踪来说就会更加困难。
天气变化与临时状况
最后还有一个重要因素就是天气：从烈风吹起灰尘掩盖镜头到极端温度改变玻璃表面的折衷率，以及严重雾霾覆盖整个城市——所有这些都会影响某个给定的机构是否能够达到预期标准。如果监控的是开放区域，那么恶劣天气就特别具有挑战性，因为它们可以迅速破坏任何计划好的视频监控解决方案。但即使是在控制好温度并且防止物理干扰的情况下，也不能忽略掉微小但不可预测事件，如闪电划破云层后引起短暂屏幕黑暗，或突然出现暴雨造成镜头湿润，从而无意中阻碍了视频信号质量。
综上所述，无论是在家里还是在办公地点，或是在学校教室里还是医院走廊上，每一次开启摄像头都涉及到了一个复杂过程，其中包含了许多潜在因素去共同作用以形成最终结果。因此，对于想要开发有效运用机器视觉功能软件产品以及硬件组件设计人员来说，他们必须深刻理解如何根据各种实际应用需求优化他们产品，以应对现实世界各种可能性变化。
