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汽车EOL氛围灯检测设备 光色科技供应

上传时间:2025-08-05 浏览次数:
文章摘要:在智能汽车与新能源车快速迭代的浪潮中,汽车发光件已从单一功能性组件进化为车辆交互系统的重要载体。贯穿式尾灯、智能格栅灯、动态氛围灯等创新型发光部件,其光学性能直接影响品牌溢价与用户体验。然而,传统人工布点检测模式在应对形态各异的汽

在智能汽车与新能源车快速迭代的浪潮中,汽车发光件已从单一功能性组件进化为车辆交互系统的重要载体。贯穿式尾灯、智能格栅灯、动态氛围灯等创新型发光部件,其光学性能直接影响品牌溢价与用户体验。然而,传统人工布点检测模式在应对形态各异的汽车发光件时,面临着效率低、精度差等诸多问题。因此,自动布点技术正成为提升光学检测效率与精度的关键解决方案。 自动布点技术从图像处理到布点 光色科技通过图像处理技术,实现了对长光导产品的图像处理,自动识别光导轮廓并布点。以下是关键技术环节的解析: 二值化:清晰分离目标与背景;中值滤波:去除噪声,保留边缘;轮廓提取:定位光导轮廓;布点操作:均匀分布,准确控制GSS1000智能光源色卡色彩一致性管理,有助于统一色彩沟通语言,确保供应链中色彩的一致性。汽车EOL氛围灯检测设备

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光色科技光学课堂小知识: 内饰氛围灯是一种应用在汽车内部,用于烘托车内环境氛围的内饰灯,用户可根据需要设定氛围灯颜色、亮度,具有良好的用户体验效果。目前车内氛围灯的主流技术:LED光源配合柔性光纤或注塑导光条。汽车内氛围灯一般由几部分组成:灯头,导光条,接插端子,灯带支架等,对于多色控制的氛围灯还会有控制器。车内实现途径:通过车内线束,接通电源,点亮LED灯,经过导光条,进行光的传播,从而达到氛围灯的效果。对于车内可以实现多颜色转换的的氛围灯,其源于LED光源可以利用红,绿,蓝三基色原理,在计算机等控制下使三种颜色具有256级灰度进行任意搭配,实现不同种颜色的光,从而达到丰富多彩的颜色变化效果。氛围灯模组多通道检测设备LED模组光色检测校准系统采用Φ300(4π)积分球,适应多种规格的PCBA单板,满足研发测试需求。

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针对关键的电子发光部件(如 LED 灯珠、导光条),光色科技设备展现出多场景适配能力:既能承担光学参数的高精度测量与定标定量工作,为部件性能验证提供数据;又可支持研发阶段的工程小批量生产检测,通过灵活的参数设置满足试产阶段的多样化测试需求;在生产来料环节,设备可实现抽样或全检模式的快速切换,确保来料参数符合定标要求;甚至在主机厂的组装环节,也能通过全流程数据联动,帮助把控各环节质量,让氛围灯的组装过程可控可溯。​

GSA1000 氛围灯模组光色检测校准系统设备功能 RGB色坐标Cx, Cy与光通量Lm采集 支持LIN通讯协议,校准参数通过LIN回写,校准结果的验证(在256色配置文件库,自由选择) 支持直射式的氛围灯模组的光色参数采集,同时根据客户需求可定制侧发光收光器 系统支持多通道烧录和校准,提升工作效率 系统可自动判定OK/NG(可选配激光或记号笔标记方式) 支持测试结果数据上传至MES系统(可选项) 操作界面windows系统、上位机软件使用C#编写,根据客户需求建立产品数据管理,生产测试报告 自动化智能装备组成:上料、烧录、校准、打标、下料工位,烧录、检测校准配置工控机智能光源色卡实现目标色选定:通过可视化颜色展示,获得所选目标色的色坐标值。

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光色科技的外饰灯总成检测系统,适用于各种尺寸规格的汽车内饰总成件的在线检测,可测量亮度、色度、亮度与色度的均匀性、光学缺陷检测、软硬件版本号、NAD地址位、电参数以及其他相关指标。为客户提供生产来料的质量检验,对产品的亮度、色度、均匀性等光学指标进行量化分析,确保各项参数符合既定标准,从而有效把控产品的光学质量。 在前格栅灯的检测时会有以下难点: 1.尺寸大;前格栅灯作为汽车的前脸,一般尺寸都是比较大的,在氛围灯检测方面,一般需要1毫米的距离满足5-10个像素点,才能对产品的亮度色度进行有效分析,产品的尺寸对于相机的像素要求更高。 2.异形;完成了数据的采集,我们还需要对数据进行分析,现在市面上的前格栅灯多为条形,这种形状的灯带进行数据处理相对来说比较容易,但例如红旗车型,这种异形前格栅灯,对于数据分析的要求就比较高,在自动化生产线上的检测就尤为重要。这就需要专门的算法去实现色度、亮度的采集和比较。氛围灯模组光色检测校准系统可对接MES接口,保存测试数据,方便数据溯源和监测生产产品数据分析。汽车EOL氛围灯检测设备

氛围灯总成检测系统为客户提供生产来料的质量检验,对产品的亮度、色度、均匀性等光学指标进行量化分析。汽车EOL氛围灯检测设备

发光件缺陷检测是确保发光件产品质量的重要环节。针对发光件表面缺陷检测采用传统的图像算法会存在样本量不足,检测精度低,适应性差等问题。光色科技提出了一种基于Unet的自动化缺陷检测技术。首先,通过模糊生成技术,根据已提供的样本学习缺陷特征并自动生成大量缺陷样本和模板图片,解决样本量不足和手工打标签繁琐的问题。其次,通过Unet深度学习,将获取到的样本进行训练,引入交叉熵损失函数,提升模型收敛速度以及模型精度。结果表明,采用上述方法对发光件产品亮暗斑缺陷检测效果良好,具有研究意义。汽车EOL氛围灯检测设备

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