在机器视觉系统中,取得一张高质量的可处理的图像是至关重要。系统之所以成功，首先要保证图像质量好，特征显着,。一个机器视觉项目之所以失利，大部分状况是因为图像质量欠好，特征不显着引起的。要保证好的图像，必需求选择一个合适的光源。
光源选型基本要素：
对比度：对比度对机器视觉来说十分重要。机器视觉运用的照明的最重要的使命就是使需求被观察的特征与需求被忽略的图像特征之间产生最大的对比度，然后易于特征的差异。对比度定义为在特征与其周围的区域之间有满意的灰衡量差异。好的照明应该可以保证需求检测的特征突出于其他布景。
亮度：当选择两种光源的时分，最佳的选择是选择更亮的那个。当光源不可亮时，可能有三种欠好的状况会出现。第一，相机的信噪比不可；因为光源的亮度不可，图像的对比度必定不可，在图像上出现噪声的可能性也随即增大。其次，光源的亮度不可，必定要加大光圈，然后减小了景深。其他，当光源的亮度不可的时分，自然光等随机光对系统的影响会最大。
鲁棒性：另一个检验好光源的方法是看光源是否对部件的方位灵敏度最小。当光源放置在摄像头视野的不同区域或不同视点时，成果图像应该不会随之改动。方向性很强的光源，增大了对高亮区域的镜面反射产生的可能性，这不利于后边的特征提取。好的光源需求可以使你需求寻觅的特征十分显着，除了是摄像头可以拍摄到部件外，好的光源应该可以产生最大的对比度、亮度满意且对部件的方位改动不灵敏。光源选择好了，剩下来的工作就简略多了。具体的光源选取方法还在于实验的实践经验。
