光色科技光學課堂小知識: 光學測量由于不同廠家采用的測試設備的不同,采用的設備品牌也不同,加上設備本身原理、精度上存在的差異,那么可以預見到這里所提出的每一項都會產(chǎn)生一次誤差,進而被一點點積累放大。其實問題的根源,是場景與儀器的選擇是否合理,是操作規(guī)范和流程的制定是否嚴謹息息相。光學團隊應該為每一個場景提供完備的測試方案。這是一個在使用前,經(jīng)歷過一次又一次實驗的推敲,多個設備儀器同步測試,去進行場景的開拓性探索,同時結(jié)果數(shù)據(jù)建立模型反復驗證。從而形成一個涵蓋每個動作要求,包含單個、多個儀器的選擇綜合解決方案。光色科技致力于光學算法的挑戰(zhàn),并不斷滿足行業(yè)對先進檢測技術的需求。汽車發(fā)光件檢測設備方案
光色科技光學課堂小知識 汽車內(nèi)飾氛圍燈通常使用RGB LED光源,以三原色(R=紅色、G=綠色、B=藍色)共同交集成像,通過疊加不同光色產(chǎn)生新的顏色,從而達到豐富多彩的顏色變換效果。 車燈的光色定義采用CIE1931標準。CIE1931色坐標圖中,用(x,y)的坐標值來表示顏色。x表示與紅色有關的相對量值,y表示與綠色有關的相對量值。建立色坐標后,光源的顏色就可以用色空間上的某一點表示出來。在明確CIE1931原理后,我們可以通過定義目標顏色的色坐標進一步計算出RGB三種光色比例,并仿真模擬。以橙色(x=0.5,y=0.35)為例,利用三基色配色計算公式輸入目標顏色的色坐標、光通量,可以算出R、G、B三種顏色各自的光通量。根據(jù)該數(shù)值進行設定,可模擬出目標顏色。RGB氛圍燈在線檢測設備技術支持從項目規(guī)劃、系統(tǒng)設計到設備集成、軟件開發(fā),實現(xiàn)全流程無縫銜接,確保項目交付的高效性。
光色科技光學課堂小知識: 青銅級別的校準算法:這種校準算法校準的LED燈珠通常在白光區(qū)域的色坐標偏差會來到±0.02,加入光導組件后色坐標偏差會達到±0.022~±0.024。 鉆石級別的校準算法:通常這種算法糾正過的LED燈珠在白光區(qū)域色坐標偏差可以達到±0.01,加入光導組件后色坐標通常落在±0.012~±0.014的范圍內(nèi)。 高級的算法:基于對PCBA特性進行大量分析后產(chǎn)生的動態(tài)算法,這種算法能夠?qū)崿F(xiàn)較高的校準精度,能夠達到LED燈珠校準后白光區(qū)域色坐標偏差達到±0.005,加入光導組件后色坐標偏差仍然在±0.007~±0.009之間小于±0.01。
針對缺陷樣本量不足這一行業(yè)常見難題,光色科技的 EOL 檢測技術提供了一種自動化生成缺陷的創(chuàng)新思路。該技術可根據(jù)客戶提供的缺陷樣本,自動生成大量類似缺陷,并同步生成 Unet 網(wǎng)絡訓練所需的數(shù)據(jù)集,這一過程節(jié)省了人工打標簽的時間,讓檢測模型能更快、更高效地投入到實際檢測工作中,為汽車氛圍燈生產(chǎn)企業(yè)從源頭阻止缺陷產(chǎn)品進入下一道工序、實現(xiàn)氛圍燈量產(chǎn)提供了更堅實的技術支撐。基于大量缺陷樣本訓練的深度學習模型,可自動分類各類缺陷,識別準確度高,且通過動態(tài)更新的判定標準庫,實現(xiàn)全生產(chǎn)線檢測標準統(tǒng)一,消除人工主觀誤差。智能光源色卡實現(xiàn)目標色選定:通過可視化顏色展示,獲得所選目標色的色坐標值。
光色科技光學課堂小知識: 色坐標的定義和計算中顏色匹配函數(shù)扮演著重要的一環(huán),能否響應顏色匹配函數(shù)將會決定色彩測量的精度。同時,色彩測量的基準也就呼之欲出了,必定是能進行色彩光譜數(shù)值測量的設備——分光輻射度計,比如柯美的CS-2000/CS-2000A或IS的CAD-140D這樣的產(chǎn)品。這類型的產(chǎn)品可以進行光譜數(shù)據(jù)的測量和提取,通過顏色匹配函數(shù)直接計算出精確的X,Y,Z三刺激值。但是,在實際應用中,使用得更多的應該是下圖這種——成像色度計。 對成像色度計的標定工作,兩臺設備一起測量同一個物體的同一個位置,將兩者數(shù)據(jù)比對并進行合理的補償,使得兩者測試結(jié)果相同的這么一個過程。經(jīng)過標定后的設備,在實際的測量中的表現(xiàn)將會比未進行標定的設備有一個本質(zhì)上的提升。氛圍燈模組光色檢測校準系統(tǒng)配置到位傳感器,自動啟動測試流程,更符合生產(chǎn)設計規(guī)范。EOL氛圍燈檢測設備
LED模組光色檢測校準系統(tǒng)配置標準光譜輻射通量標準燈(含中國國家計量院計量報告)。汽車發(fā)光件檢測設備方案
在智能汽車與新能源車快速迭代的浪潮中,汽車發(fā)光件已從單一功能性組件進化為車輛交互系統(tǒng)的重要載體。貫穿式尾燈、智能格柵燈、動態(tài)氛圍燈等創(chuàng)新型發(fā)光部件,其光學性能直接影響品牌溢價與用戶體驗。然而,傳統(tǒng)人工布點檢測模式在應對形態(tài)各異的汽車發(fā)光件時,面臨著效率低、精度差等諸多問題。因此,自動布點技術正成為提升光學檢測效率與精度的關鍵解決方案。 自動布點技術從圖像處理到布點 光色科技通過圖像處理技術,實現(xiàn)了對長光導產(chǎn)品的圖像處理,自動識別光導輪廓并布點。以下是關鍵技術環(huán)節(jié)的解析: 二值化:清晰分離目標與背景;中值濾波:去除噪聲,保留邊緣;輪廓提?。憾ㄎ还鈱л喞?;布點操作:均勻分布,準確控制汽車發(fā)光件檢測設備方案