机器视觉系统的核心部分是图像采集和图像处理，图像本身的质量对整个视觉系统的影响极为关键。而照明光源则是决定整个机器视觉系统图像质量的重要因素，通过选择合适的光源，可以使图像中的目标特征与背景信息得到合理分离，从而大大降低图像处理的难度，提高系统的稳定性和可靠性。
机器视觉系统主要由三部分组成：图像的获取、图像的处理和分析、输出或显示。而图像的获取是机器视觉的核心，图像的获取系统则是由光源、镜头、相机三部分组成。光源的选取与打光合理与否可直接影响至少30%的成像质量。所以光源是机器视觉系统中非常重要的一部分。
FPC检测视觉光源通过适当的光源照明设计，使图像中的目标信息与背景信息得到合理分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综合性能得到提高。反之，如果光源设计不当，会导致在图像处理算法设计和成像系统设计中事倍功半。因此，光源及光学系统设计的成败是决定系统成败的重要因素。
视觉照明的四个基石是：
1.几何——样本，光照和相机之间的三维空间关系
2.结构或图案——投射到样品上的光的形状
3.波长或颜色——光线如何被样品及其直接背景差异反射或吸收
4.滤波器——差分阻塞和通过波长和/或光的方向
FPC检测视觉光源的作用：
1.照亮目标，提高目标亮度；
2.突出测量特征，简化图像处理算法；
3.克服环境光的干扰，保证图像的稳定性，提高图像信噪比；
4.提高视觉系统的定位、测量、识别精度，以及系统的运行速度；
5.降低系统设计的复杂度，形成有利于图像处理的成像效果。
机器视觉需要使用视觉光源将产品照亮（当前主流的机器视觉光源为LED光源），并且要将我们要求的特征照射的更突出，减轻后续算法的难度，提高图像质量。由于机器视觉光源直接影响到图像的质量，进而影响到系统的性能。所以一个成功的机器视觉系统系统，必须要选择一个合适的光源。
通过选择合适的光源，采用合理的方式，能够得到理想图像，使图像中的目标信息与背景信息得到合理分离，可以大大降低图像处理算法分割、识别的难度，同时提高系统的定位、测量精度，使系统的可靠性和综合性能得到提高。
