机器视觉系统现在在许多工厂自动化系统中很常见。 在构建这些系统时，开发人员必须仔细评估要检查的产品类型，以及如何正确选择照明和光学元件以增加捕获图像的对比度。 在此过程中，机器视觉系统的吞吐量将得到改善，因为处理所捕获的图像以提取相关信息所用的时间将更少。

　　然而，在开始任何特定应用的任何特定照明选择之前，了解应使用何种类型的照明系统是重要的。 今天，许多制造商根据要检查的产品的类型提供各种类型的LED照明产品。 例如，尽管平坦的漫反射表面可能最好使用环形光照射，但是平坦的镜面物体可能需要漫射的轴上光源或阴天照明器来增加要检查的特征的对比度。

　　虽然这种照明的选择是重要的，选择光波长来照亮部分也是重要的。 使用哪个频率将取决于部件的属性，因为这将决定哪些波长将被反射和吸收。 通过选择与要提取的感兴趣特征相匹配的波长并选择相同颜色的光源，该特征将显得更亮，反之亦然。

　　系统开发人员可以选择使用光学滤波器来执行此任务，而不是尝试多个波长。 例如，通过用广谱白光照明物体，带通滤波器可以放置在相机的前面以选择提供最佳对比度的特定波长。 以这种方式，可以廉价地确定照明波长的正确选择。

　　中性密度光学滤光片在减少发光强度，增加系统分辨率，消除眩光，分离颜色，色彩校正以及当然增加被成像物体的对比度方面也证明是有用的。 在机器视觉应用中，例如电弧焊接检测，可能需要减少相机捕获的光量。 在这样的应用中，可以使用中性密度（ND）滤光片来均等地减少所有波长的光。 使用这种滤光片，可以部署具有较大光圈的照相机，从而减小场景的景深，从而更好地将物体图像与背景分离。

　　许多制造商根据它们的光密度（OD） - 通过滤光器传输的光功率 - 在数学上给出如OD = -Log10（Im / In）来指定这些滤光片的特性，其中Im是测量的强度，In是事件强度。 因此，例如，具有0.5的分数透射率（Im / In）的中性密度滤光器将具有0.3的光密度。 一些ND滤光片是在光谱的可见区域内指定的，并且不会按比例阻挡UV或IR的所有波长。 这在使用CCD或CMOS成像器的机器视觉系统中可能是重要的，这些成像器在UV和IR区域都可能是敏感的。