我发现了一些“谚语”，例如：

切勿使用软件来弥补照明系统不佳的情况。 它不具有成本效益，并且会导致系统设计不佳。

与修改软件相比，添加遮光罩以使阳光远离被检查对象更便宜。另一个经常被遗忘的普遍真理。

没有什么能超过光速。任何可以光学完成的处理都将在以后节省大量的计算机处理。

在Bruce G. Batchelor 和 Paul F. Whelan 的“工业智能视觉系统”一书中以及 BG Batchelor 和 PF Whelan（1994 年）中，“机器视觉系统：谚语、原则、偏见和优先事项”，SPIE 会议记录- 国际光学工程学会，卷。2347 - 机器视觉应用、架构和系统集成 III，波士顿（美国），第 374-383 页。（参见此处http://elm.eeng.dcu.ie/~whelanp/proverbs/proverbs.pdf）。

谚语也在2012年出版的《机器视觉手册》一书中，编辑：Bruce G. Batchelor ISBN: 978-1-84996-168-4。

如何找到合适的照明？对于必须为机器视觉应用选择正确照明设置的工程师来说，这将是最重要的问题。可能他还记得一些聪明的机器视觉谚语，例如“比写作更好（软件）”、“避免垃圾进入（糟糕的照明）导致垃圾流出（糟糕的结果）”、“首先创建最好的图像”等等。

Jahr, I.，2007 年。机器视觉中的照明：Alexander Hornberg，编辑。机器视觉手册。约翰威利父子公司，第 150 页。

我不确定我能找到你的报价，但我可以提到过去 30 年的几本书，它们至少在某种程度上倾向于实用建议，而不是更纯粹的理论/数学/傲慢。（我读过的更“理论”的教科书之一只是从早期教科书中反刍的数学页面，完全一样的明显错字。）

Rosenfeld 和 Kak 的数字图片处理是经典之作。我的第 1 卷和第 2 卷版本的版权为1982 年。第 1 卷涵盖了更多数学和图像形成的基础知识，第 2 卷深入探讨了分割、匹配等的实用性。

Ballard 和 Brown 的计算机视觉也来自1982 年，即使在今天，对于那些必须使视觉系统工作的人来说，它仍然是一个有用的参考。这本书在呈现真实图像和色板方面更友好一些。有伪代码算法和几个有用的公式（例如 RGB 到 HSI 颜色空间）。他们就算法的应用提出了许多有用的实用观点，并且他们可能写了与您提到的引用类似的内容。

Nello Zuech 的《应用机器视觉》于1988年出版。我后来的版本名为《理解和应用机器视觉》。与我提到的其他书籍不同，Zuech 的书更多地是为必须指定、安装、维护和可能修改视觉系统的工程师提供的实用指南。Zuech 的书在亚马逊上的标价为 200 美元，但如果您进行搜索，您可能会找到其他来源。他有很多清单、决策矩阵等，这本书非常适合作为一般参考。那本书或 Zuech 写的其他东西可能是你的来源。

Gonzalez and Woods 的数字图像处理（1992 年第 1 版）是一本常用的教科书，它的语气相当健谈，尽管（我记得）关于系统集成或照明的内容并不多。还可以查看他们的网站http://www.imageprocessingplace.com/。

Machine Vision: Theory, Algorithms, Practicalities by ER Davies（1990 年第 1 版，2006年第 3 版）是检验解决应用程序所需的实际工作的更好的教科书之一。算法通常是更简单的算法，但 Davies 不仅深入研究了算法可能应用的地方，还研究了这样做的实际结果。也就是说，它可能太新而不能成为您的来源。

在所有这些中，Zuech 的书最侧重于对完整系统的实际评估。即使他不是您的消息来源，拥有他的作品副本也很好。

设计检查系统时应始终遵循两个重要规则：

在设计光学子系统时，尽量减少对图像处理器的需求，为它提供最好的图像进行分析。

在设计图像处理器时，假设不可能在工厂获得与实验室生产的图像质量相同的图像。永远不要依赖“脆弱”的算法。

改善照明几乎总是比图像处理便宜。改变照明的效果可能非常壮观。

Batchelor，BG，1985 年。照明和观看技术，载于：BG Batchelor，DA Hill，DC Hodgson，编辑。自动视觉检查。IFS (Publications) Ltd，英国北荷兰。第 104 页。