影响机器视觉系统图像质量的因素主要包括以下几点：
1. 光源：
光源是影响机器视觉系统图像质量的关键因素。它不仅能放大图像的特征和缺陷，还能减弱混乱和背景，直接影响输入数据的质量和至少30%的应用效果。
光源的稳定性、均匀性以及发光强度差异都会对图像质量产生影响。适当的光源照明设计可以大大提高图像质量和系统的精度及可靠性。
2. 图像传感器：
图像传感器是机器视觉系统中最核心的部件，负责图像采集，对图像质量有决定性影响。
良好的传感器在低光照条件下也能获得良好的图像分辨率，从而有效提高图像质量。
3. 环境：
环境因素如湿度、灰尘、水汽、温度以及振动等都会对机器视觉系统的图像质量产生影响。
例如，潮湿环境可能导致相机中的灰尘和水滴影响图像质量，而温度变化可能造成影像模糊和移动。
4. 图像处理技术：
图像处理技术用于滤波、增强、调整失真的图像，对图像质量有重要影响。
通过图像处理技术，可以调节图像的亮度、对比度和色彩，采用锐化技术使图像变清晰，降低图像噪声。
5. 相机和镜头设置：
焦距、光圈大小、分辨率（像素数）、采样率、曝光时间和增益等相机和镜头设置都会影响图像质量。
例如，调节“增益”和“曝光时间”可以对不稳定的环境光情况作出补偿，从而提高图像质量。
6. 其他因素：
包括成像系统的误差、各种噪声、标定误差以及软件算法误差等也会对机器视觉系统的图像质量产生影响。
选用亮度大、亮度可调、均匀性及稳定性好的机器视觉光源和对相机进行合理的参数设置有助于减少这些误差。
影响机器视觉系统图像质量的因素是多方面的，包括光源、图像传感器、环境、图像处理技术、相机和镜头设置以及其他一些因素。为了提高图像质量，需要综合考虑这些因素并进行相应的优化和调整。
