氛圍燈EOL校準

自動布點技術為檢測提供了高效、準確的解決方案，而糾偏算法則進一步確保了檢測結果的可靠性和準確性，兩者相輔相成，共同為智能汽車發(fā)光件的質量控制提供了強有力的保障。 由于生產(chǎn)過程中的裝配偏差或環(huán)境因素，發(fā)光件的圖像可能會出現(xiàn)偏移，直接影響檢測的準確性和可靠性。光色科技通過滑動窗口和模板匹配技術，實現(xiàn)了高精度的糾偏處理，確保檢測結果的準確性?；瑒哟翱冢褐鹣袼仄ヅ?；相似度計算：多種方法定位；可視化匹配結果；總結與展望在光學方面，光色具備光學部件標定能力，LED亮色度的校準和溫度補償算法開發(fā)及驗證能力。氛圍燈EOL校準

鑒于LED 模組（含氛圍燈）在研發(fā)環(huán)節(jié)，存在著對LED 所發(fā)出的多種顏色需進行快速測量校準以及復測的需求，尤其是面對大尺寸、一驅多PCBA模組及拼版模組產(chǎn)品，我們特此推出了GSA3000 LED模組光色檢測校準系統(tǒng)。該系統(tǒng)適用于RGB燈模組光色檢測領域企業(yè)的不同應用： 1、質量管控部門過程質量抽樣檢測； 2、研發(fā)部門的Demo光色準確度算法驗證； 3、Tier1/Tier2總成件組裝前的來料檢驗； 4、主機廠對不同LED模組供應商顏色統(tǒng)一質量要求溯源； 此系統(tǒng)的應用，有助于迅速提升專業(yè)水準并對團隊進行光學技術培訓，能夠有效加快產(chǎn)品迭代研發(fā)進程。汽車RGB氛圍燈光色在線檢測設備技術支持GSF1000氛圍燈總成檢測系統(tǒng)具備檢測亮暗斑、均勻性等光學缺陷功能。

光色科技的檢測系統(tǒng)在應用遷移學習技術的同時，還保留了其在光學參數(shù)檢測上的優(yōu)勢。系統(tǒng)能捕捉格柵燈的各項光學特征，結合遷移學習得到的模型，對格柵燈的缺陷進行高效識別和判斷。遷移學習通過知識復用有效解決了格柵燈小樣本缺陷檢測的難題，其在于通過參數(shù)遷移、特征映射和分布對齊，在樣本量有限的情況下實現(xiàn)高精度檢測。這種技術融合使得光色科技的檢測系統(tǒng)在格柵燈光學檢測中，既能應對小樣本挑戰(zhàn)，又能保證檢測質量。實驗表明，該算法在新型號格柵燈的光學缺陷檢測中，準確率可達82%以上，且訓練效率提升4 倍，為格柵燈的高效生產(chǎn)提供了堅實的技術支撐。

光色科技光學課堂小知識： 前部格柵燈的造型服務于整車外觀設計，目前常見的造型有3種。 1.橫向條狀類型；汽車前格柵橫向LED發(fā)光燈條的應用，與大燈和霧燈的完美融合，使整車前臉更連貫完整，在視覺上拉長整車寬度并壓低高度，提升運動感。 2.U型條狀類型；在前格柵中網(wǎng)外沿與中間的紅旗標志上使用了LED燈帶，同時配合前格柵直瀑式的中網(wǎng)造型，和分體式的大燈設計相呼應，勾勒的前格柵的輪廓，使得整車未來感劇增，同時也提升高級感和豪華氛圍。 3.點陣狀，放射狀類型；點陣狀為細小的密集三角形構造，據(jù)稱靈感來源于方格旗，外圈是羽翼式線條，放射狀的線條也給人風馳電掣般的效果，整車顯得更加繁復奢華和運動。光色科技是一家致力于汽車發(fā)光部件行業(yè)，研究和生產(chǎn)光色檢測、校準系統(tǒng)智能裝備的科技型公司。

GSA1000 氛圍燈模組光色檢測校準系統(tǒng)設備功能 RGB色坐標Cx, Cy與光通量Lm采集 支持LIN通訊協(xié)議，校準參數(shù)通過LIN回寫，校準結果的驗證（在256色配置文件庫，自由選擇） 支持直射式的氛圍燈模組的光色參數(shù)采集，同時根據(jù)客戶需求可定制側發(fā)光收光器 系統(tǒng)支持多通道燒錄和校準，提升工作效率 系統(tǒng)可自動判定OK/NG（可選配激光或記號筆標記方式） 支持測試結果數(shù)據(jù)上傳至MES系統(tǒng)（可選項） 操作界面windows系統(tǒng)、上位機軟件使用C#編寫，根據(jù)客戶需求建立產(chǎn)品數(shù)據(jù)管理，生產(chǎn)測試報告 自動化智能裝備組成：上料、燒錄、校準、打標、下料工位，燒錄、檢測校準配置工控機LED模組光色檢測校準系統(tǒng)軟件支持一鍵配置多色測試參數(shù)，實現(xiàn)任意多的目標色自動化，減少人工誤差。汽車EOL總成內(nèi)外飾發(fā)光件在線檢測設備技術支持

光色的團隊是一支充滿活力與創(chuàng)造力的精英團隊，涵蓋了光學、電氣、機械、算法以及軟件等領域。氛圍燈EOL校準

發(fā)光件缺陷檢測是確保發(fā)光件產(chǎn)品質量的重要環(huán)節(jié)。針對發(fā)光件表面缺陷檢測采用傳統(tǒng)的圖像算法會存在樣本量不足，檢測精度低，適應性差等問題。光色科技提出了一種基于Unet的自動化缺陷檢測技術。首先，通過模糊生成技術，根據(jù)已提供的樣本學習缺陷特征并自動生成大量缺陷樣本和模板圖片，解決樣本量不足和手工打標簽繁瑣的問題。其次，通過Unet深度學習，將獲取到的樣本進行訓練，引入交叉熵損失函數(shù)，提升模型收斂速度以及模型精度。結果表明，采用上述方法對發(fā)光件產(chǎn)品亮暗斑缺陷檢測效果良好，具有研究意義。氛圍燈EOL校準