很多视觉检测项目失败，问题不在算法、也不在模型，而在成像阶段。特别是在汽车制造现场，材质多样、反光复杂、节拍要求高，打光环节往往是决定项目能否落地的关键变量。
森赛睿科技基于大量汽车行业视觉部署实战经验，系统梳理“打光方案怎么选”，帮助你快速掌握适用于多数汽车制造场景的光源选型技巧和工程布置思路。
01 打光目的：凸显目标+抑制干扰
机器视觉系统不是“让工件被看见”，而是“让缺陷/特征能被识别”。一个合格的打光方案应具备：
增强目标特征（如划痕、裂缝、压痕）
抑制背景干扰（如材质反光、阴影、纹理噪声）
保持图像一致性（适应批次变化、环境变化）
适配AI算法输入需求（对比清晰、纹理连贯）
02打光选型的4大核心原则
根据缺陷类型决定照射角度
根据材质与背景决定光源颜色
根据物体结构决定光源类型
打光方案必须验证成像效果
经验表明：光源选型永远不能仅凭理论推导，必须搭建成像场景测试图像。
即便是同一材料、同一缺陷类型，不同角度/颜色/均匀性带来的图像差异可能会极大影响AI识别效果。
建议做法：
提前准备2~3种不同角度/颜色/光型光源；
在现场搭建模拟工位测试图像；
检查图像清晰度、目标反差、光照均匀性、抗环境光干扰能力；
再做最终选型决策。
03汽车制造中的灯光搭配思路
提示：多数复杂检测项目需要组合打光（如低角度条形光+辅助环光），推荐在测试阶段尝试“多角度 + 多颜色 + 多光型”的组合策略。
04打光部署的常见问题与建议
打光，决定了模型的“上限”
在汽车制造这一精度严苛、场景复杂的行业中，打光从来不是可有可无的环节。只有在“成像”阶段获得稳定、高对比、高一致性的图像，AI模型才能真正发挥效果。
这也是为什么，在我们参与的汽车项目部署中，常常会把相当多的时间和资源放在光源选型验证、角度测试、布置优化上。
真正稳健的视觉系统，往往是“模型 + 打光 + 结构 + 运维”协同完成的结果。
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