哎哟喂，各位老师傅、工程师们，咱今儿唠点实在的——工业相机那白平衡，调起来是不是有时候让你头皮发麻？产线上产品颜色一会儿偏蓝像掉冰窟窿，一会儿泛黄像旧报纸，质检员盯着屏幕直挠头，这情况我可见多了！说白了，工业相机白平衡怎么调这事儿，可真不是随便按个自动键就能糊弄过去的。毕竟咱搞视觉检测的，颜色要是不准，那等于整个系统“眼睛”出了毛病，后续分拣、品控全得乱套。
其实吧，很多老师傅刚开始都以为白平衡是个“一次性设定”，结果换个光照环境，画面又不对劲了。这里头有个窍门：你得先明白白平衡到底是平衡啥。简单说，它就是让相机认出“什么是白色”，不管在日光灯、卤素灯还是LED灯下，白的就得是白的，不能带其他色儿。所以第一步，千万别迷信全自动模式！那玩意儿在光线复杂的车间里头，容易“犯懵”，最好还是手动或半手动来搞。
具体到操作，土办法有时挺管用——找张纯白的纸或标准白板，放到产品工位上，用相机对着它，在软件里点“手动白平衡”或者“一键校准”。但注意喽，这个白板得干净，不能反光，而且光照得和你平时检测时一模一样。不然你调完回头一看，哎哟，颜色还是跑偏。这就是为什么老工程师总念叨：“环境光不稳，白平衡就得常伺候。” 所以第二个要点：工业相机白平衡怎么调，关键得模拟实际检测时的光照条件，别在暗角调完了拿到强光下用，那可不就白忙活了嘛！
说到这儿，有些朋友可能嘀咕：“流水线上灯光明暗变化，总不能老是停机调白平衡吧？” 这问题问到点子上了！现在不少智能相机自带“区域白平衡”或“动态跟踪”功能，可以框选画面里一块总是白色的区域（比如流水线底色或某个标志），让它实时参考调整。这就灵活多了，算是给相机装了个“自适应眼镜”。另外，有些高端软件还支持保存多组白平衡预设，比如白天一组、晚上一组、阴天一组，切换光照时直接调用，省时省力。
不过俺可得多嘴一句，调的时候小心别陷入“过度较真”的坑。见过有师傅调得那叫一个细致，颜色是准了，可生产线速度一上去，相机曝光时间变短，画面又暗了，颜色照样失真。所以白平衡得和曝光、增益参数一起协调，就像炒菜讲究火候配料搭配。你单纯纠结工业相机白平衡怎么调，而不管整体成像条件，那真是事倍功半。
最后唠叨点心得：调好了白平衡，记得用实际产品多做测试，尤其那种颜色差异细微的零件，比如浅灰和米白，在屏幕上放大仔细对比。有条件的话，用标准色卡（比如24色卡）拍个照，看看色彩还原度，心里更有底。毕竟机器是死的，人是活的，经验加靠谱方法，才能让相机这只“眼睛”看得准、看得稳。
网友提问与回答：
1. 网友“光电小菜鸟”问：我们车间有两种不同色温的LED灯混合照明，调白平衡时总是一边偏冷一边偏暖，该怎么处理？
答：小菜鸟你好！你这问题太典型了，混合光源确实是白平衡的“头号杀手”。解决思路不是硬调一个全局白平衡，而是“分而治之”。首先，如果条件允许，尽量统一光源色温，这是根治办法。如果产线不能改照明，可以尝试这几个办法：一是使用多区域白平衡功能，在画面中不同光源照射区域分别选取白色参考点，让相机分区补偿；二是考虑在镜头前加装光学滤镜，中和掉某种色温的偏差；三是采用更高阶的“色彩校正矩阵”方法，借助标准色卡拍摄后，用视觉软件生成专属色彩校正文件，后续直接套用，能大幅提升复杂光线下色彩还原度。另外，也可以评估一下相机位置是否可优化，比如避开两种光交汇的阴影区，选取受光相对均匀的位置拍摄。多试试，混合光环境确实挑战大，但通过软硬件结合通常能找到可行方案。
2. 网友“质检老张”问：自动白平衡和手动白平衡，在产线上长期用哪个更靠谱？会不会手动调一次就能一劳永逸？
答：老张师傅好！您这问题很实在。长期产线应用，我一般建议以“手动白平衡为基础，自动功能为辅助”。手动白平衡是在特定稳定光照下调准的，它重复性好，只要光照环境不变，它就很可靠。但产线环境很难绝对不变，比如窗户自然光早晚变化、灯具老化、设备位置微调等，这时纯手动就可能慢慢出现偏差。理想做法是：先用手动模式在标准光照下调出基准值并保存为预设。如果相机支持，可以开启“自动白平衡微调”功能，允许它在基准值附近小范围自适应，应对轻微光线波动。或者定期（比如每班次或每天）用标准白板手动复核一次。完全依赖自动模式，在一致性要求高的工业场景确实风险较高，容易漂移。所以没有一劳永逸，需要结合定期维护和检查。
3. 网友“追光者”问：除了用白板，有没有更先进的在线白平衡校准方法？我们想实现全自动化，减少人工干预。
答：追光者你好！你们这个自动化方向很对，现在确实有更智能的在线校准方案。一种方法是利用“场景中的已知白色参照物”。比如在传送带或载具上设计一个永不缺失的白色标记块，每次拍摄时，相机自动对该区域进行白平衡计算并应用，实现实时在线校准。另一种是使用内置多光谱传感器的先进工业相机，它能直接分析环境光光谱并自动补偿，不过成本较高。还有一种软件方案，是采用“机器学习色彩恒常性算法”，通过对大量不同光照下的产品图像训练，让模型学会忽略光照影响，直接输出校正后的颜色信息，这属于前沿技术，对算力有一定要求。你可以根据产线速度和精度要求，评估哪种适合。全自动化的核心是让系统自己找到可靠的“白色参考”，并集成到工作循环中，这需要硬件选型和软件开发的配合。
