在工業視覺檢測領域，我們常常將相機比作人類的眼睛。但這款電子之眼在感知世界時，有一個環節比人眼要挑剔和敏感得多，那就是對顏色的解讀。

當我們談論產品的外觀檢驗，比如檢測印刷品的色差，甄別電子元件的焊點質量，或是分選各類產品時，顏色信息的準確性往往直接決定了檢測的成敗。

然而，一個常常被忽視卻又至關重要的問題是，同樣的物體在不同光源照射下，會呈現出截然不同的顏色。工業視覺系統要如何排除光源的干擾，還原物體最真實的色彩呢，這就引出了我們今天要探討的核心技術，白平衡。

白平衡并非一個錦上添花的功能，而是確保工業視覺顏色測量一致性和可靠性的基石，是連接物理世界與數字圖像色彩信息之間的一座精密橋梁。

一、色彩恒常性與成像傳感器的物理限制

要理解白平衡的必要性，我們需要從人眼的一個奇妙特性，色彩恒常性說起。在我們眼中，一張白紙無論是在正午的陽光下，還是在室內的白熾燈下，我們的大腦都會自動校正，告訴我們它是一張白紙。

盡管實際上，陽光偏冷藍，白熾燈光偏暖黃，紙張反射出的光線顏色成分是截然不同的。人腦的高級處理機制補償了這種光源變化帶來的影響。

然而，工業相機內部的圖像傳感器，一種硅基電子元件，它本身并不具備這種智能。它的工作機制是客觀且物理的，通過感知紅、綠、藍三種波長光子的數量來生成彩色圖像。

如果光源本身富含更多的藍色成分，那么傳感器接收到的藍色信號就會更強，導致整個圖像偏向藍色。反之，若光源偏黃，圖像就會泛黃。這就像是在整個場景前蒙上了一層有顏色的濾鏡，嚴重扭曲了物體真實的顏色。

在工業環境下，這種光源色溫，即光源顏色特性的波動無處不在。例如，隨著使用時間增長，LED光源的色溫會輕微漂移，廠房窗戶透入的自然光也會隨著時間和天氣不斷變化。如果不進行校正，視覺系統對顏色的判斷就會失準，導致誤判和漏判。

二、白平衡校正的核心機制與工業實踐

那么，工業視覺系統是如何模擬人腦的色彩恒常性，實現精準的顏色還原呢，其核心原理在于，通過一個參照物來校準整個系統。這個參照物，在理想情況下，就是一個在當前光源下呈現為純白色的物體。

白平衡算法的基本邏輯是，調整圖像中紅、綠、藍三個通道的增益，使得這個已知的白色參照物，在最終的數字圖像中，其紅、綠、藍三個分量的數值達到平衡，即R=G=B。

一旦這個標準白色被準確還原，圖像中所有其他顏色的物體，其色彩也會被同步校正到最接近真實的狀態。這個過程，本質上是在告訴相機，在當前的光照條件下，什么才是真正的白色，請你以此為標準，重新計算和映射整個畫面的顏色。

在工業實踐中，實現白平衡主要有兩種嚴謹的方法。

手動白平衡

第一種是手動白平衡，這也是最精準、最受信賴的方法。操作流程非常標準化，首先，需要在待測物體的同一位置，使用穩定的光源進行照明。

然后，將一個標準白板，或者至少是中性灰板，放置在被測物所在平面，確保它充滿鏡頭的中心視野。接著，觸發相機的白平衡功能，相機便會自動計算并存儲下此時紅、綠、藍三通道的增益系數。

完成之后，在后續的檢測中，相機就會應用這組系數來處理每一幀圖像，確保顏色的一致性。這種方法特別適用于光源穩定、檢測背景單一的場合。

自動白平衡算法

然而，對于現代化流水線，產品型號頻繁切換，或者光源條件可能緩慢變化的環境，手動白平衡的靈活性就顯得不足。于是，第二種方法，自動白平衡算法便應運而生。

這些算法試圖模擬手動白平衡的過程，通過實時分析圖像本身來估計和校正色偏。常見的算法策略包括，在畫面中尋找最亮的點并假設其為白色，或者計算整個圖像的平均值并假設其為灰色。

盡管自動白平衡為連續生產提供了便利，但其估計可能存在偏差，尤其在畫面色彩單調或缺少中性色參考時，其穩定性和準確性通常不及精心執行的手動白平衡。

三、白平衡在工業檢測中的具體應用與價值

將白平衡技術落到實處，我們能更清晰地看到它對于提升工業視覺檢測品質的巨大價值。在諸如印刷品質量檢測，藥品包裝顏色核對，紡織品色差分析等高精度顏色要求的場景中，白平衡是確保測量結果可重復、可比較的前提條件。

一個未經白平衡校正的系統，可能會將因光源輕微發黃而產生的偏暖色調，錯誤地判定為產品本身顏色不合格，從而產生大量虛假的報警，導致良品被誤殺。反之，真正的顏色缺陷卻可能因為光源和色偏的掩蓋而被遺漏。

另一個典型應用是表面缺陷檢測，例如在檢查液晶面板或玻璃蓋板時。許多微小的劃痕、污點或凹凸不平，其與背景的差異不僅僅體現在亮度上，更體現在細微的色彩或光譜反射特性上。

準確的白平衡能夠消除環境光的干擾，極大地增強這些缺陷特征與正常背景之間的對比度，使得視覺算法能夠更輕松、更可靠地將它們識別出來。

可以說，白平衡是為后續的圖像分析算法提供了一個干凈、真實、可靠的色彩輸入，它提升了整個視覺系統的信噪比。

四、總結

綜上所述，工業視覺對白平衡的需求，根源在于其對客觀性、準確性和一致性的極致追求。它并非一個可有可無的圖像美化步驟，而是一項至關重要的系統校準工序。

通過理解光源色溫對傳感器成像的影響，并運用手動或自動的白平衡方法進行有效校正，我們能夠賦予工業視覺系統一種超越人眼穩定性的色彩還原能力。

這項技術確保了視覺系統在不同時間、不同批次、甚至不同設備上，都能對同一個顏色做出相同的判斷，從而為質量控制、精準分選和缺陷檢測提供了可信的色彩數據支撐。