在光伏板生产线上，一块看似完美的电池片正高速通过检测工位，毫秒之间，工业相机已从三个不同角度完成了“审视”，一个隐藏的微米级裂痕被精准捕捉。产线工程师老张松了口气：“这要搁以前，得三个工位分开查，现在一次过，啥也藏不住。”
在机器视觉领域，让工业相机在高速运行的生产线上，一次性看清物体多个维度的细节，曾是个令人头疼的难题。要么得布置多个工位、多台相机，成本高昂且占地儿；要么图像细节丢失，暗处的瑕疵或反光处的缺陷成了“漏网之鱼”。
如今，一种被称为 工业相机多重曝光（或分时多场成像）的技术，正在悄然改变这一局面-1。
在工厂里，视觉检测的痛点很直接。比如检测手机玻璃盖板，正面打光看得清划痕，但边缘的崩边可能藏在阴影里；换个角度打光看崩边，表面的眩光又可能掩盖了划痕。
传统做法是设置多个检测工位， “排队”接受不同角度的拍摄。这不仅设备投入翻倍，厂房空间被大量占用，更关键的是，产线节拍被拉长了。
生产线追求的是在单位时间内产出更多合格产品，任何多余的停顿和步骤都是成本。更棘手的是像光伏硅片、锂电池极片这类高反光或带有复杂纹理的材料，单一角度的光线根本无法捕捉全部特征。
核心思路很巧妙：既然一个瞬间只能获得一种光照效果，那就在极短的时间内，按顺序“制造”多个不同的瞬间。
这依赖于工业相机的一项特殊能力。以某些高端线扫描相机为例，其传感器可以被精细控制， 让不同像元行在不同时间点独立工作-1。
具体来说，当被检测物体匀速通过相机视野时，相机会在第一个时间点触发明场光源并曝光，捕获表面轮廓信息；紧接着在百万分之一秒量级的下一个时间点，触发暗场光源曝光，让侧向的划痕、凹坑因漫反射而凸显；甚至还可以第三次触发背光光源，勾勒物体的精确外轮廓-1。
整个过程在一次扫描行程内完成， “一次扫描，多场图像” 。这背后是相机传感器、高速光源控制器与触发信号之间如同交响乐般的精密时序协作。
这项技术并非没有门槛，其核心在于相机传感器的架构设计、高速电路的时序控制以及最终的图像融合算法。过去，相关高端技术主要由国外少数厂商掌握。
值得关注的是，国内企业已经实现了实质性突破。例如，合肥埃科光电研发的 “时分复用的多线分时曝光方法” ，成功解决了产线对高速、高精度、同步多角度检测的长期痛点-2。
其推出的多点曝光分时线扫描相机，可以实现 2-4通道的多重曝光，支持4-8线扫描叠加，在平板显示、半导体等行业实现了进口替代-2。
这意味着，国产工业相机不仅能“看”，更能高效地、多维地“看清”，帮助本土制造业在提升品质控制的同时，大幅优化了检测工序的成本与效率。
工业相机多重曝光得到多幅不同特征的图像只是第一步，如何将它们合成为一幅信息完整、便于分析的高价值图像，是另一个技术战场。
这就是多曝光图像融合算法要解决的问题。尤其是在检测运动中的物体时，简单的叠加会在运动物体边缘产生令人讨厌的“鬼影”-4。
学术界发展出了从基于像素、图像块到基于多尺度金字塔等多种融合方法-4。例如，先进的算法会先对图像进行分块，分别评估每一块在信号强度、结构和平均亮度上的表现，再择优融合，从而在抑制鬼影的同时，最大程度保留每一幅源图像的优质细节-4。
算法与硬件的协同进化，才让多重曝光技术从实验室走向了嘈杂、多变的真实工业现场。
如今，这项技术的应用正深入到最苛刻的领域。例如，在三维测量中，对强反射的金属表面（如抛光模具、法兰）进行扫描是一大挑战。过曝的高光区域会导致3D点云数据缺失，形成“黑洞”。
研究者们采用了改进的自动多曝光融合技术：用相机快速采集同一位置不同曝光时长下的多张条纹图像-7。 过曝的图片保留了暗部细节，欠曝的图片则压制了高光。通过算法将这些图像的优势区域融合，最终能重建出超过99%的完整点云，让反射表面的细微形变无所遁形-7。
从金属、玻璃到透明的塑料膜，多重曝光技术正不断拓展工业视觉的能力边界。
展望未来，工业相机多重曝光技术正与人工智能和更广泛的传感器融合趋势结合。单纯的图像亮度融合已不是终点。
下一代系统可能将深度信息、光谱信息与多角度光照信息进行更高维的融合，构建物体的“全息”数据档案-10。同时，随着边缘计算能力的植入，相机本身就能在曝光的同时完成图像的实时融合与缺陷判定，实现真正的 “感知-决策”一体化-10。
对于工厂而言，这意味着检测系统将更智能、更柔性，能够自适应地应对新材料、新缺陷的挑战，持续守护产品质量的生命线。
这是个非常实际的问题！算笔账就清楚了。它的价值不只是“一台相机顶好几台”那么简单。
首先是直接的硬件与空间成本。传统方案需要2-4个独立的检测工位，对应多套相机、镜头、光源和支架。采用多重曝光技术后，这些硬件被压缩到一套系统内，采购成本立即大幅下降。更重要的是，它节省了宝贵的厂房面积，在土地和厂房成本高昂的今天，这部分节省可能非常可观。
其次是更核心的运营与效率成本。多个工位意味着更长的物料传送时间、更复杂的流水线调度和更高的故障率风险。一体化的多重曝光检测将节拍时间缩短到原来的几分之一，直接提升产能。维护也从维护多套系统变为维护一套，复杂性和停机风险双双降低。
最后是难以量化的质量成本。更全面、更一致的成像能力，意味着更高的缺陷检出率（尤其是那些在单一光照下隐蔽的缺陷）和更低的误判率。这直接减少了流向客户的不良品风险，避免因质量召回带来的巨额损失和商誉损害。
投资回报需综合计算硬件节省、效率提升、良率改善三大块。对于产品价值高、质量要求严或产线速度快的行业（如半导体、新能源电池、高端显示面板），这项投资通常能在短期内收回成本，非常值得考虑-2。
您的担心很必要，但好消息是，这项技术经过多年发展，易用性已大大提升，并非想象中的“科研仪器”。
现在的工业相机多重曝光系统，其核心的 “分时”控制逻辑大多已由相机厂商固化和优化。工程师需要做的，更像是在使用一个功能强大的高级相机：通过配置软件（通常提供图形化界面），设置好不同曝光通道的触发顺序、曝光时间以及对应光源的亮度和延时即可-1。
主要的调试工作集中在 “光” 上，即根据您的具体被测物（如材质、颜色、表面纹理），调整不同角度光源的照明效果，使每个通道都能突出需要检测的特征。这需要视觉工程师的经验，但与传统搭建多工位时需要进行的多相机标定、工位间精度对齐等复杂工作相比，工作量和技术难度实际上是降低的。
许多领先的国产厂商还提供深度的技术支持服务-2。从前期项目评估到后期部署培训，都能提供协助。只要选择有成熟产品和良好服务的供应商，并将其视为一个功能更强的“整体解决方案”而非零散部件的堆砌，导入过程可以很顺利。
它的应用潜力远比表面检测更广阔，核心思路就是 “一次采集，提取多维信息” 。以下是几个前沿方向：
在3D视觉领域，它正成为攻克透明与高反光物体三维重建难题的利器。如前文所述，通过融合针对同一位置不同曝光时间采集的多幅条纹图像，可以完美解决因过曝或欠曝导致的点云数据缺失问题，实现对光滑金属件、玻璃瓶等物体的完整3D建模-7。
在精密测量领域，可用于同时测量高度与颜色，或同时捕捉宏观形貌与微观纹理。例如，在检测印刷电路板时，一次扫描既能通过背光通道精确测量焊盘尺寸和位置，又能通过明场通道检测印刷字符的清晰度和有无污染。
与新兴的AI和边缘计算结合，未来可能实现更智能的感知。例如，相机在分时曝光的同时，由内置的AI芯片对不同特征图像进行实时分析，直接输出“是否有缺陷、属于哪一类缺陷”的结构化结果，而不仅仅是“一堆图片”-10。这将极大简化后端系统的复杂度，让视觉系统真正成为产线上具备判断力的“智能工位”。
