条形侧光的好处很直接：它对高度差、边缘、方向性纹理特别敏感。

很多现场调试不是卡在算法，而是卡在第一张图。图像里目标没有出来，后面再调阈值、滤波、模型，都会很吃力。

这篇不讲复杂公式，就按工程现场的方式看：原图哪里不舒服，换光后哪里变稳，以及这种方案有什么边界。

WIFI外壳字符检测

这个案例检测的是 WIFI外壳字符检测。样品可以简单理解为 WIFI外壳，材料/表面特性可以归到 塑胶/复合材料、圆柱或弧面结构。

现场最麻烦的点是：照明均匀性不足。有效方案是：条形侧向照明。

亮度不均会让同一个目标在不同位置表现不一样，检测阈值很容易漂。

条形侧光对方向性很敏感，适合突出高度差、边缘和细长结构。

最后要看的不是参数多漂亮，而是结果有没有变稳定：字符和背景分开后，识别入口会稳定很多。

这类方案也有边界：需要结合样品材质、目标尺寸和相机角度做实拍验证。

IC芯片针脚平整度检测

这个案例检测的是 IC芯片针脚平整度检测。样品可以简单理解为 IC芯片，材料/表面特性可以归到 电子元器件。

现场最麻烦的点是：目标特征不稳定。有效方案是：条形侧向照明。

目标有时明显、有时不明显，通常说明打光没有把稳定特征固定下来。

条形侧光对方向性很敏感，适合突出高度差、边缘和细长结构。

最后要看的不是参数多漂亮，而是结果有没有变稳定：针脚平整度精度高

这类方案也有边界：需要结合样品材质、目标尺寸和相机角度做实拍验证。

液晶字符检测

这个案例检测的是 液晶字符检测。样品可以简单理解为 计算器液晶屏，材料/表面特性可以归到 玻璃/透明材料。

现场最麻烦的点是：反光干扰、对比度不足。有效方案是：条形侧向照明。

反光问题不能只靠压曝光，核心是控制直反射进入镜头的比例。

条形侧光对方向性很敏感，适合突出高度差、边缘和细长结构。

最后要看的不是参数多漂亮，而是结果有没有变稳定：字符和背景分开后，识别入口会稳定很多。

这类方案也有边界：需要结合样品材质、目标尺寸和相机角度做实拍验证。

网口针脚间距检测

这个案例检测的是 网口针脚间距检测。样品可以简单理解为 网口，材料/表面特性可以归到 普通工业样品。

现场最麻烦的点是：背景干扰。有效方案是：条形侧向照明。

这类图像最大的问题不是暗，而是无关背景太多。先把背景压下去，比后面硬做算法增强更稳。

条形侧光对方向性很敏感，适合突出高度差、边缘和细长结构。

最后要看的不是参数多漂亮，而是结果有没有变稳定：边缘变干净后，测量和定位才有稳定基础。

这类方案也有边界：需要结合样品材质、目标尺寸和相机角度做实拍验证。

条形侧光如何突出高度差和方向性特征，核心不是单纯提高亮度，而是制造稳定的成像差异。