在智能汽车产业迅猛发展的浪潮中，汽车发光件的角色正经历着转变。以尾灯、氛围灯、日行灯的发光组件，早已超越了单纯的照明功能范畴，成为汽车品牌视觉识别体系的载体与美学设计的关键表达元素。例如，某豪华品牌通过独特的尾灯光型设计，使其在百米之外即可被识别，构建了强大的品牌视觉符号。
在此背景下，生产环节中发光件的质量控制面临着前所未有的挑战。亮度不均可能导致后车驾驶员视觉误判，色度偏差会破坏车内整体的光影氛围体验，而任何细微的光学缺陷都可能成为影响品牌口碑的潜在隐患。暗室环境下的高精度光学相机检测技术，是一种常见且高效的检测流程。该技术通过图像布点分析，获取目标区域的亮度与色度信息，并结合多维度的判定算法实现质量判断。本文将介绍该检测流程及常用的几种判定方法的原理和应用场景。
下文将详细介绍七种常用的判定方法。
01亮度单点判定
原理
选取特定位置的单个布点，提取其亮度值，并与预设的亮度阈值范围进行对比。
应用场景
适用于对关键区域亮度有严格要求的发光件，如日行灯、尾灯中心发光区域等，判断是否存在亮度不足或过曝问题。
展开剩余77%02色度单点判定
原理
在XYZ颜色空间中，提取布点的色度信息Cx、Cy，并将其与标准色容差范围进行比较，判断色彩是否偏离目标值。同时，通过计算当前点或区域的颜色向量与设定目标色值之间的色差（如ΔE），进一步判断色彩是否在容许色差范围内。这种方法结合了色度信息的直接比较和色差计算，能够更**地评估色彩的准确性和一致性。
应用场景
适用于对颜色一致性要求较高的部件检测，例如车内氛围灯的色调控制，尤其是在RGB灯珠混光时，能够有效验证色彩是否正确。此外，它也适合用于需要**颜色复现的部件，如品牌LOGO灯、欢迎灯图案等，确保颜色能够忠实还原设计意图。
03色度分段判定
原理
将整个布点区域按亮度或色度进行分段，对每个分段区域设置色度容差标准，实现对不同区域的差异化检测。
应用场景
适用于发光面较大或色彩渐变的灯具，例如贯穿式尾灯，头灯内饰灯带等，便于针对不同区域定制不同的判定标准。
04局部突变判定（亮暗斑检测）
原理
通过在局部区域内计算亮度的标准差或梯度，识别亮度突变点，进而判断是否存在亮斑或暗斑等视觉缺陷。
应用场景
适用于检测因光学结构不良、模组缺陷或灯珠异常导致的光斑、光晕、暗区等问题，确保发光均匀性。
05色温判定
原理
将布点的颜色坐标转换为CIE 1931色度图上的色温值（以K为单位），并与目标色温值范围进行比对。
应用场景
广泛应用于白光LED部件的检测，如车内阅读灯、迎宾灯等。用于评估发光件是否达到了预期的冷暖光色调。
06RGB判定
原理
直接提取图像中RGB三个通道的数值，评估颜色的准确性及分量比例，判断是否存在偏色、亮度偏差或混色异常。
应用场景
适用于使用RGB灯珠组合出不同颜色效果的部件，如车内多彩氛围灯，车外迎宾投影灯等，便于检查各色通道是否平衡。
多算法联合判断的优势
单一判定方法如同检测体系的 “单兵作战”，而多算法融合则构建了 “立体防御体系”。以贯穿式尾灯检测为例，采用 “亮度单点判定（中心区域）+ 色温判定（边缘区域）+ 局部突变判定（全域）” 的组合模型，能够同时覆盖亮色度一致性和均匀性等多重检测目标。
此外，结合AI图像识别技术，还可引入缺陷分类、视觉识别辅助判断等方法，实现更为智能化和自动化的检测系统。
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