一：進一步學習了
? ? ? ?今天學習下VisionMaster中的亮度測量：這個和前面學習的都不一樣了，這個是測量ROI區域內的平均亮度等
? ? ?1：什么是亮度測量？
? ? ? 我們工業上用的相機里面有一個感光芯片（CCD/CMOS），主要基于光電效應，即當光線照射到感光芯片表面時，光敏元件（如光電二極管、光敏晶體管等）會產生電子-空穴對，進而產生電信號。這些電信號經過放大、濾波和增益控制等處理后，被轉換為數字信號并傳輸給計算機或圖像處理器，最終形成我們看到的圖像?，所以成像后的圖片其實是每一個像素的亮度信息
? ? ? ?亮度測量模塊針對輸入灰度圖像的指定ROI區域，輸出該區域的圖像灰度直方圖、最小灰度值、最大灰度值、灰度均值、灰度標準差、對比度等信息
??2：應用場景
亮度測量在工業生產中常用于檢測產品表面的亮度均勻性、色差或缺陷。例如：
-
電子元件檢測：檢測手機屏幕、Cover Glass等部件的亮度分布，確保無暗斑或過曝區域
-
印刷與包裝：驗證印刷品油墨的均勻性，或包裝材料的反光度是否符合標準
-
金屬表面檢測：識別金屬件因氧化、劃痕或涂層不均導致的亮度異常
三：直接上案例
1：先導入需要測試的圖片集合
2：使用輪廓定位，把兩個組件的線連起來，這里是需要設定模版匹配功能，這樣圖像不管怎么旋轉都能準確定位圖像位置，具體操作步驟可以參考前面課程
3：拖入位置修正功能：這個非常重要，這里也不提了，可以參考上一篇筆記
4：拖入亮度測量模塊
5：這個模塊沒參數設定的，就直接在需要測量的區域畫ROI
四：實測：上述設定好參數，開始實際測量看看效果
能看到實際的檢測數據，其實這個應用是可以用在做自動補償亮度模塊上的，有時候外界環境關照條件不穩定，拍攝的圖片有亮有暗，那我們可以測區域內的平均亮度，然后通過增益算法補償到我們需要的亮度上，小伙伴們可以思考下怎么實現！
