暗室環(huán)境下的高精度光學(xué)相機(jī)檢測(cè)技術(shù)，是一種常見(jiàn)且高效的檢測(cè)流程。該技術(shù)通過(guò)圖像布點(diǎn)分析，獲取目標(biāo)區(qū)域的亮度與色度信息，并結(jié)合多維度的判定算法實(shí)現(xiàn)質(zhì)量判斷。本文將介紹該檢測(cè)流程及常用的幾種判定方法的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。

2025-06-04 15:03:22上海光色智能科技有限公司12

在智能汽車(chē)產(chǎn)業(yè)迅猛發(fā)展的浪潮中，汽車(chē)發(fā)光件的角色正經(jīng)歷著顛覆性的轉(zhuǎn)變。以尾燈、氛圍燈、日行燈為例的發(fā)光組件，早已超越了單純的照明功能范疇，成為汽車(chē)品牌視覺(jué)識(shí)別體系的主要載體與美學(xué)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵表達(dá)元素。例如，某豪華品牌通過(guò)獨(dú)特的尾燈光型設(shè)計(jì)，使其在百米之外即可被準(zhǔn)確識(shí)別，構(gòu)建了強(qiáng)大的品牌視覺(jué)符號(hào)。

在此背景下，生產(chǎn)環(huán)節(jié)中發(fā)光件的質(zhì)量控制面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。亮度不均可能導(dǎo)致后車(chē)駕駛員視覺(jué)誤判，色度偏差會(huì)破壞車(chē)內(nèi)整體的光影氛圍體驗(yàn)，而任何細(xì)微的光學(xué)缺陷都可能成為影響品牌口碑的潛在隱患。暗室環(huán)境下的高精度光學(xué)相機(jī)檢測(cè)技術(shù)，是一種常見(jiàn)且高效的檢測(cè)流程。該技術(shù)通過(guò)圖像布點(diǎn)分析，獲取目標(biāo)區(qū)域的亮度與色度信息，并結(jié)合多維度的判定算法實(shí)現(xiàn)質(zhì)量判斷。本文將介紹該檢測(cè)流程及常用的幾種判定方法的原理和應(yīng)用場(chǎng)景。

下文將詳細(xì)介紹七種常用的判定方法。

亮度單點(diǎn)判定

原理

選取特定位置的單個(gè)布點(diǎn)，提取其亮度值，并與預(yù)設(shè)的亮度閾值范圍進(jìn)行對(duì)比。

應(yīng)用場(chǎng)景

適用于對(duì)關(guān)鍵區(qū)域亮度有嚴(yán)格要求的發(fā)光件，如日行燈、尾燈中心發(fā)光區(qū)域等，判斷是否存在亮度不足或過(guò)曝問(wèn)題。

色度單點(diǎn)判定

原理

在XYZ顏色空間中，提取布點(diǎn)的色度信息Cx、Cy，并將其與標(biāo)準(zhǔn)色容差范圍進(jìn)行比較，判斷色彩是否偏離目標(biāo)值。同時(shí)，通過(guò)計(jì)算當(dāng)前點(diǎn)或區(qū)域的顏色向量與設(shè)定目標(biāo)色值之間的色差（如ΔE），進(jìn)一步判斷色彩是否在容許色差范圍內(nèi)。這種方法結(jié)合了色度信息的直接比較和色差計(jì)算，能夠更詳細(xì)的評(píng)估色彩的準(zhǔn)確性和一致性。

應(yīng)用場(chǎng)景

適用于對(duì)顏色一致性要求較高的部件檢測(cè)，例如車(chē)內(nèi)氛圍燈的色調(diào)控制，尤其是在RGB燈珠混光時(shí)，能夠有效驗(yàn)證色彩是否正確。此外，它也適合用于需要準(zhǔn)確顏色復(fù)現(xiàn)的部件，如品牌LOGO燈、歡迎燈圖案等，確保顏色能夠忠實(shí)還原設(shè)計(jì)意圖。

色度分段判定

原理

將整個(gè)布點(diǎn)區(qū)域按亮度或色度進(jìn)行分段，對(duì)每個(gè)分段區(qū)域單獨(dú)設(shè)置色度容差標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)對(duì)不同區(qū)域的差異化檢測(cè)。

應(yīng)用場(chǎng)景

適用于發(fā)光面較大或色彩漸變的燈具，例如貫穿式尾燈，頭燈內(nèi)飾燈帶等，便于針對(duì)不同區(qū)域定制不同的判定標(biāo)準(zhǔn)。

局部突變判定（亮暗斑檢測(cè)）

原理

通過(guò)在局部區(qū)域內(nèi)計(jì)算亮度的標(biāo)準(zhǔn)差或梯度，識(shí)別亮度突變點(diǎn)，進(jìn)而判斷是否存在亮斑或暗斑等視覺(jué)缺陷。

應(yīng)用場(chǎng)景

適用于檢測(cè)因光學(xué)結(jié)構(gòu)不良、模組缺陷或燈珠異常導(dǎo)致的光斑、光暈、暗區(qū)等問(wèn)題，確保發(fā)光均勻性。

色溫判定

原理

將布點(diǎn)的顏色坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為CIE 1931色度圖上的色溫值（以K為單位），并與目標(biāo)色溫值范圍進(jìn)行比對(duì)。

應(yīng)用場(chǎng)景

廣泛應(yīng)用于白光LED部件的檢測(cè)，如車(chē)內(nèi)閱讀燈、迎賓燈等。用于評(píng)估發(fā)光件是否達(dá)到了預(yù)期的冷暖光色調(diào)。

RGB判定

原理

直接提取圖像中RGB三個(gè)通道的數(shù)值，評(píng)估顏色的準(zhǔn)確性及分量比例，判斷是否存在偏色、亮度偏差或混色異常。

應(yīng)用場(chǎng)景

適用于使用RGB燈珠組合出不同顏色效果的部件，如車(chē)內(nèi)多彩氛圍燈，車(chē)外迎賓投影燈等，便于檢查各色通道是否平衡。

多算法聯(lián)合判斷的優(yōu)勢(shì)

單一判定方法如同檢測(cè)體系的 “單兵作戰(zhàn)”，而多算法融合則構(gòu)建了多方位的 “立體防御體系”。以貫穿式尾燈檢測(cè)為例，采用 “亮度單點(diǎn)判定（中心區(qū)域）+ 色溫判定（邊緣區(qū)域）+ 局部突變判定（全域）” 的組合模型，能夠同時(shí)覆蓋亮色度一致性和均勻性等多重檢測(cè)目標(biāo)。

此外，結(jié)合AI圖像識(shí)別技術(shù)，還可引入缺陷分類、視覺(jué)識(shí)別輔助判斷等方法，實(shí)現(xiàn)更為智能化和自動(dòng)化的檢測(cè)系統(tǒng)。