在汽车零部件产线上，一个高反光金属轴承的检测曾让工程师们束手无策。常规视觉方案下，图像要么因强反光导致局部过曝，要么因表面纹理干扰而无法识别微小划痕。这个案例的破局点，并非升级更高像素的相机，而是重新解构了“光”与“影”的博弈逻辑。
首先，团队放弃了传统的环形光源，转而采用“低角度穹顶光源”。通过将光线以接近平行的角度投射至工件表面，成功抑制了镜面反射，使划痕的凹凸边缘因散射光而呈现清晰的黑白对比度。其次，针对反光造成的灰度饱和区域，算法上引入了“多曝光融合”策略：分别采集低曝光（保留高亮区细节）与高曝光（保留暗部结构）的图片，再通过HDR算法合成一张动态范围达120dB的复合图像。
最终，这套方案将误检率从原先的3.2%降至0.05%以下，采集周期也压缩至单件0.8秒。核心启示在于：工业视觉中，图片质量往往不是“拍”出来的，而是“算”与“光”协同设计的结果。对于类似高反光场景，优先从光源物理特性入手，比单纯增加算力更具性价比。
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