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汽车整车氛围灯颜色一致性,如何进行测试和质量管控?

汽车整车氛围灯颜色一致性,如何进行测试和质量管控?
2022-12-29 11:14:57 来源:壹点网

汽车氛围灯经过几年的发展,已经悄然变成市场主流产品的宠儿。在两年上市量产的新车型中,随着汽车内饰氛围灯元素的加入,内饰智能表面、智能座舱的概念得到进一步的升级和发展。从最开始座舱智能化功能的实现,到座舱智慧化场景深层次探索。座舱内的灯光也从功能照明转化为氛围照明。通过对灯光的变换和律动,展现品牌对于生活的态度和认知。

奔驰EQS氛围灯

同时,智能化数字化座舱的变革也给传统生产管理体系带来了全新的挑战。在几十年的汽车生产领域而言,传统汽车零部件往往需要进行的是部件机械能、电能的测试。而氛围灯光的加入,也意味着座舱的品质可以从用户端角度出发,以一种更为主观、更为直接的感受方式进行评判,用户可以很容易感知到氛围灯亮度和颜色是否均匀、灯光感受是否舒服。这也就使整车光学相关的检测不得不朝着更高更严格的标准执行。

但是,如何在驾驶座舱进行光学的评价体系的建立,如何建立主观感受与客观量化数值之间的桥梁,以及如何对整车氛围灯光整体效果进行品质把控,还仍然是一个不断向前探索的过程。现阶段产业内主流的方式仍然还是以人工检验的方式,通过人工逐一检验,凭借主观判断逐一识别。

这种方式在概念、探索阶段仍然不失为一种好办法,同时也是量化指标前最关键的一个部分。然而当产品走到量产这一步,人工检验的方式无论是从人工成本还是产品品质上,都没有办法达到量产的要求和基本预期,这也是年来氛围灯产业的痛点所在。

那么要如何评价一辆车灯光的好坏呢?

如图所示,对于一个系统的整体评价和分析而言,局部塑造整体,再梦幻的场景也是由每个光学零部件交相辉映而成。对于每个光学零部件而言,需要对其不同亮度等级下的亮度、色度、色度一致、亮度一致,甚至于视角一致与初始设计值进行对比验证。同时需要参考光学零部件的物理结构、设计思路从而理解数据的成因和分布。

之所以要理解每个部件产品,是因为根据结构不同,根据理念不同,判定的逻辑和算法会呈现出一些不太一样的方式方法,并不能简单的一概而论。

产品A

产品B

举个例子,线产品亮度的均匀通常会采用Lvmin/Lvmax来实现的。上图是两张线光导条的照片,产品A是设计初含有光学结构,产品B是不含光学结构的典型产品。可以明显看到,其亮度表现以及其色度表现都呈现不同的特点。产品A的数值变化会随着光齿呈现出周期的亮度变化曲线,产品B则表现得更为滑。若仅用上述公式进行分析,则产品A的亮度均匀度将会远低于产品B,此时则需要对数据进行解构和还原根据其产品特以形成最终的判定手段。

回到光导产品A,均匀的本质是比较产品各部分的差异。那么,这里将光学结构部分整体看成一个单元,识别提取其结构单元,取出其亮度色度信息,通过光学算法整合成一条新的亮度特征曲线就可以很好的实现产品A的定制化判定。

与这个例子相似的在氛围灯中还有很多,就譬如直射式和反射式出光方式的判断依据、如直下式和侧入式的入光方式、又或者中心入光还是两侧入光等等。这些都会导致产品在判断中需要做出相应的调整,在取值办法上还是需要进行充分的理解和详细的考究。

实验团队正在讨论测试点位

那么当一个部件进入到整体时,又会产生新的问题。不同的氛围灯光学组件位置布置是否合理、整体光学效果分布是否协调、色彩选择是否舒适、整体色度是否一致以及整体亮度是否一致。那么这就要求在落地状态时需要进行座舱进行空间上的测量和评估,它要求尽可能多的覆盖光学产品,同时要求尽可能准确的还原人眼的使用场景(如不同观测角度、不同观测位置等等)。

同样举个例子,主驾驶室需要模拟其驾驶场景对正前方、左前方(左后视镜方向)、右前方(右后视镜方向)、乃至于右上方(中心后视镜方向)进行观测。在进行数值提取时,以正前方视角为例需要包括仪表两侧氛围灯产品、仪表产品、以及方向盘氛围灯产品、方向盘按键背光等一系列因素涵盖在内。最终结合产品的设计思路、现阶段对于光环境以及座舱舒适的前沿研究,进行最后的评估和判定。

简而言之,对于整车氛围灯系统而言,测试由点及面,分析有零有整。由单品控制整体效果,由整体效果指导单品设计。在测试中有客观论证、设计中结合主观评价,唯有这样,才能兼顾衡美学和生产,体现出数字化新时代的匠心打磨,展现出一款产品的个与对生活的理解。

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