【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】二十四、汽车照明质量控制新标杆：基于机器视觉的车灯配光性能全自动检测系统开发

摘要：本文详细阐述了一种基于C# .NET Core 6与HALCON 24.11开发的车灯配光性能在线检测系统。系统采用高动态范围(HDR)成像技术采集车灯完整光形分布，通过边缘检测与直线拟合算法实现近光截止线精确提取，结合CIE色度学理论完成色坐标与色差计算，并开发了基于灰度直方图的炫目指数评估模型。文中深入讨论了系统架构设计、硬件选型、核心算法实现及工业级部署方案，通过实际测试验证了系统在近光截止线梯度(±2灰阶)、色坐标(±0.0003)、色差(±0.0002)等关键指标上的高精度检测能力，满足ISO 15008等国际标准要求。该系统已成功应用于某汽车零部件制造企业生产线，检测效率提升400%，不良品漏检率降低至0.01%以下。

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文章目录

• • • 【基于C# + HALCON的工业视系统开发实战】二十四、汽车照明质量控制新标杆：基于机器视觉的车灯配光性能全自动检测系统开发
    • • 关键词
    • 一、引言
    • • 1.1 研究背景与意义
      • 1.2 国内外研究现状
      • 1.3 研究目标与内容
    • 二、车灯配光性能检测原理
    • • 2.1 车灯光学性能评价指标
      • • 2.1.1 光形分布
        • 2.1.2 近光截止线
        • 2.1.3 色坐标
        • 2.1.4 色差(ΔE)
        • 2.1.5 照度均匀性
        • 2.1.6 炫目指数
      • 2.2 机器视觉检测基本原理
      • 2.3 色度学基本理论
      • • 2.3.1 CIE 1931色度图
        • 2.3.2 RGB与XYZ颜色空间转换
        • 2.3.3 CIE Lab颜色空间
      • 2.4 相关国际标准
    • 三、系统总体架构设计
    • • 3.1 系统整体架构
      • 3.2 硬件系统设计
      • • 3.2.1 暗室环境设计
        • 3.2.2 图像采集系统
        • 3.2.3 运动控制系统
        • 3.2.4 配光屏幕
      • 3.3 软件系统设计
      • • 3.3.1 软件架构
        • 3.3.2 开发环境
        • 3.3.3 主要功能模块
    • 四、关键算法实现
    • • 4.1 高动态范围(HDR)光形图像采集
      • • 4.1.1 HDR成像原理
        • 4.1.2 多曝光图像采集
        • 4.1.3 HDR图像质量评估
      • 4.2 近光截止线精确提取与分析
      • • 4.2.1 截止线提取流程
        • 4.2.2 核心算法实现
      • 4.3 色度坐标精确测量
      • • 4.3.1 相机色彩校正
        • 4.3.2 色坐标计算
      • 4.4 防炫目性能评估
      • • 4.4.1 炫目指数计算方法
        • 4.4.2 实现代码
      • 4.5 光学参数综合判定
    • 五、系统实现与测试
    • • 5.1 软件界面实现
      • 5.2 系统测试
      • • 5.2.1 测试环境
        • 5.2.2 测试方法
        • 5.2.3 测试结果
    • 六、实际应用案例
    • • 6.1 某汽车零部件制造企业应用案例
      • • 6.1.1 应用背景
        • 6.1.2 系统部署
        • 6.1.3 应用效果
      • 6.2 某车灯研发中心应用案例
      • • 6.2.1 应用背景
        • 6.2.2 系统定制
        • 6.2.3 应用效果
    • 七