在汽車氛圍燈的研發(fā)與制造中，光色科技的專業(yè)檢測設(shè)備在發(fā)光件表面缺陷檢測方面優(yōu)勢突出。 發(fā)光件表面缺陷多由生產(chǎn)工藝的不確定性導(dǎo)致，像亮斑、暗斑、劃痕、坑碰等，不僅影響產(chǎn)品外觀，還可能改變光線折射路徑、降低發(fā)光均勻性，進而影響發(fā)光性能。表面檢測的重點是通過科學測試與測量，確保產(chǎn)品符合質(zhì)量標準和技術(shù)要求。 傳統(tǒng)的人工目視檢測存在明顯弊端：人員長時間工作易疲勞，導(dǎo)致缺陷漏檢；不同檢測人員的評價標準不一致，可能出現(xiàn)對同一產(chǎn)品判定不同的情況；而且人眼的時間和空間分辨率有限，在高速生產(chǎn)線中只能進行抽檢，難以滿足高速在線實時檢測的需求。 光色科技的表面缺陷檢測設(shè)備憑借 “硬件革新 + 算法優(yōu)化”，有效解決了傳統(tǒng)檢測的痛點。LED模組光色檢測校準系統(tǒng)內(nèi)置輔助燈，消除被測樣品本身對測量結(jié)果的影響，保證測量結(jié)果準確性。汽車氛圍燈校準檢測設(shè)備廠家
在格柵燈的光學檢測領(lǐng)域，當前面臨著新產(chǎn)品迭代速度加快與樣本標注成本高的突出矛盾，小樣本問題已成為制約檢測效率提升的關(guān)鍵瓶頸。而光色科技的檢測系統(tǒng)憑借對前沿技術(shù)的融合應(yīng)用，為這一困境提供了有效的解決方案。 傳統(tǒng)的模板匹配算法雖能實現(xiàn)高精度糾偏，但在面對新型號格柵燈樣本量不足的情況時，其泛化能力會明顯下降，難以滿足快速檢測的需求。光色科技敏銳地把握這一痛點，將遷移學習技術(shù)融入自身的檢測產(chǎn)品中。 光色科技的格柵燈檢測系統(tǒng)借助遷移學習技術(shù)，能夠充分復(fù)用已有的檢測知識和模型。當遇到新型號格柵燈且樣本有限時，系統(tǒng)可以基于過往對類似格柵燈產(chǎn)品的檢測經(jīng)驗，快速調(diào)整模型參數(shù)，大幅縮短模型訓練周期，同時保證檢測精度。這不僅有效解決了小樣本場景下的模型訓練難題，還能讓檢測系統(tǒng)快速適配新產(chǎn)品，跟上格柵燈迭代的節(jié)奏。汽車迎賓燈光色在線檢測設(shè)備方案GSS1000智能光源色卡具備高顯色性能，確保從設(shè)計到生產(chǎn)環(huán)節(jié)色彩的高度一致，減少人工調(diào)色誤差。
在傳統(tǒng)行業(yè)中，我們通常采用潘通色卡來解決問題。使用潘通色卡、潘通色號、結(jié)合物體色測量設(shè)備。完成從需求到設(shè)計，設(shè)計到生產(chǎn)的全生命流程管理。雖然LED生產(chǎn)工藝已經(jīng)相當成熟，但是由于LED芯片的尺寸較小，因此在光通量、色坐標等關(guān)鍵指標上存在一定的限制，這會影響到便攜式RGB標準光源的調(diào)光精度和光學性能。光色的精確點亮，品質(zhì)統(tǒng)一是光色科技GSS1000實驗室RGB標準均勻面光源作為標準顏色參考的重點要求。要打造一款高精度的標準產(chǎn)品，設(shè)計之初產(chǎn)品圍繞著定制化的產(chǎn)品校準算法策略、產(chǎn)品精確校準、重新定義目標色、產(chǎn)品效果驗證四個方面進行考量。為此先進行了多種型號特點的燈珠，深度對比其線性度，選擇線性度好，性能穩(wěn)定的燈珠作為基礎(chǔ)，隨后提取其溫度變化曲線，制定校準方案，實現(xiàn)逐顆精確校準
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(dǎo)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(dǎo)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(dǎo)組件后色坐標偏差仍然在±0.007~±0.009之間小于±0.01。光色配備專業(yè)交付團隊，具備深厚技術(shù)背景與豐富實戰(zhàn)經(jīng)驗，能精細化調(diào)試復(fù)雜系統(tǒng)，確保設(shè)備性能。
光色科技的外飾燈總成檢測系統(tǒng)，適用于各種尺寸規(guī)格的汽車內(nèi)飾總成件的在線檢測，可測量亮度、色度、亮度與色度的均勻性、光學缺陷檢測、軟硬件版本號、NAD地址位、電參數(shù)以及其他相關(guān)指標。為客戶提供生產(chǎn)來料的質(zhì)量檢驗，對產(chǎn)品的亮度、色度、均勻性等光學指標進行量化分析，確保各項參數(shù)符合既定標準，從而有效把控產(chǎn)品的光學質(zhì)量。 在前格柵燈的檢測時會有以下難點： 1.尺寸大；前格柵燈作為汽車的前臉，一般尺寸都是比較大的，在氛圍燈檢測方面，一般需要1毫米的距離滿足5-10個像素點，才能對產(chǎn)品的亮度色度進行有效分析，產(chǎn)品的尺寸對于相機的像素要求更高。 2.異形；完成了數(shù)據(jù)的采集，我們還需要對數(shù)據(jù)進行分析，現(xiàn)在市面上的前格柵燈多為條形，這種形狀的燈帶進行數(shù)據(jù)處理相對來說比較容易，但例如紅旗車型，這種異形前格柵燈，對于數(shù)據(jù)分析的要求就比較高，在自動化生產(chǎn)線上的檢測就尤為重要。這就需要專門的算法去實現(xiàn)色度、亮度的采集和比較。GSS1000智能光源色卡數(shù)據(jù)記錄與分析，提高生產(chǎn)和質(zhì)量管理效率。格柵燈光色在線檢測設(shè)備技術(shù)支持
GSF1000氛圍燈總成檢測系統(tǒng)支持動態(tài)流水效果檢測。汽車氛圍燈校準檢測設(shè)備廠家
發(fā)光件缺陷檢測是確保發(fā)光件產(chǎn)品質(zhì)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(yīng)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(shù)。首先，通過模糊生成技術(shù)，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(jié)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。汽車氛圍燈校準檢測設(shè)備廠家
上海光色智能科技有限公司在同行業(yè)領(lǐng)域中，一直處在一個不斷銳意進取，不斷制造創(chuàng)新的市場高度，多年以來致力于發(fā)展富有創(chuàng)新價值理念的產(chǎn)品標準，在上海市等地區(qū)的機械及行業(yè)設(shè)備中始終保持良好的商業(yè)口碑，成績讓我們喜悅，但不會讓我們止步，殘酷的市場磨煉了我們堅強不屈的意志，和諧溫馨的工作環(huán)境，富有營養(yǎng)的公司土壤滋養(yǎng)著我們不斷開拓創(chuàng)新，勇于進取的無限潛力， 光色科技供應(yīng)攜手大家一起走向共同輝煌的未來，回首過去，我們不會因為取得了一點點成績而沾沾自喜，相反的是面對競爭越來越激烈的市場氛圍，我們更要明確自己的不足，做好迎接新挑戰(zhàn)的準備，要不畏困難，激流勇進，以一個更嶄新的精神面貌迎接大家，共同走向輝煌回來！
