透光表皮校準解決方材料A是一款黑色的透光皮革，材料B是一款表面顏色呈藍色的透光皮革，背景是采用光色科技GSS-1000實驗室RGB標準均勻面光源提供背光源。將材料A與材料B兩種材料放置至均勻面光源表面。此時底部光線透過材料A后色坐標向黃色方向偏移，而底部光線透過材料B后色坐標向藍色發(fā)生方向偏移。這個時候我們分別對兩種材料的光色進行校準。得到下列結果，將材料B校準至目標色，與將材料A校準至目標色，對底部均勻面光源的要求是不同的。也就意味著，在產品表面增加透光表皮后，需要重新對LED模組的色坐標進行重新定義。將三個不同的材料置于GSS-1000實驗室RGB標準均勻面光源上，可以明顯觀察到其對顏色的改變十分不同。因此，我們發(fā)現，在進行材料1和材料2的校準過程中，設計了兩種不同的校準路徑，來保證和實現無極變色的校準結果。同樣的，將兩款不同材料校準至同一顏色對背光源的要求并達到同一亮度，在燈珠的選型也會有不同的要求。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，實現任意多的目標色自動化，減少人工誤差。汽車智能表面在線光色校準檢測設備供應商

光色科技光學課堂小知識：燈帶式光纖氛圍燈 側發(fā)光光纖應用于汽車氛圍燈的優(yōu)點：從光效果上看，光纖通體發(fā)光是連續(xù)的，其均勻性是其它導光材料不可比擬的；從安裝件考慮側發(fā)光光纖的安裝結構簡單，安裝方便，安裝件成本低，易操作；從后期維護看，因光纖導光效率高，光源功率不需要太高，即產生熱量少，使用壽命長，安全可靠，維護成本低。 側發(fā)光光纖應用于汽車內飾氛圍燈應注意的問題：如何提高光纖與LED光源的耦合效率；如何設計光纖的安裝支撐件；聚合物光纖低溫下如何避免芯皮分離；汽車格柵燈光色在線檢測設備廠家GSS1000智能光源色卡定制化燈珠，色域范圍廣，滿足大部分主機廠對顏色的要求。

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、電參數以及其他相關指標。為客戶提供生產來料的質量檢驗，對產品的亮度、色度、均勻性等光學指標進行量化分析，確保各項參數符合既定標準，從而有效把控產品的光學質量。 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，才能對產品的亮度色度進行有效分析，產品的尺寸對于相機的像素要求更高。 2.異形；完成了數據的采集，我們還需要對數據進行分析，現在市面上的前格柵燈多為條形，這種形狀的燈帶進行數據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，對于數據分析的要求就比較高，在自動化生產線上的檢測就尤為重要。這就需要專門的算法去實現色度、亮度的采集和比較。

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采集，同時根據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） 支持測試結果數據上傳至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，根據客戶需求建立產品數據管理，生產測試報告 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氛圍燈模組光色檢測校準系統(tǒng)根據被測物產品尺寸，選配不同收光系統(tǒng)，適用不同形態(tài)的產品。

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 網絡訓練所需的數據集，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，為汽車氛圍燈生產企業(yè)從源頭阻止缺陷產品進入下一道工序、實現氛圍燈量產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，實現全生產線檢測標準統(tǒng)一，消除人工主觀誤差。在算法方面，光色具備發(fā)光部件定制化亮色度均勻性評估算法開發(fā)能力。氛圍燈模組多通道檢測設備GSB1000

LED模組光色檢測校準系統(tǒng)采用Φ300(4π)積分球，適應多種規(guī)格的PCBA單板，滿足研發(fā)測試需求。汽車智能表面在線光色校準檢測設備供應商

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，其在于通過參數遷移、特征映射和分布對齊，在樣本量有限的情況下實現高精度檢測。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提供了堅實的技術支撐。汽車智能表面在線光色校準檢測設備供應商