工厂产线上常有大量设备带LED电源指示灯，靠人眼巡检容易漏看。其实用普通USB摄像头+OpenCV就能自动判断灯是亮、灭还是闪烁——关键不在硬件多高级，而在怎么从图像里稳稳抓住那一点光。
亮度阈值法：最直接也最容易翻车
取ROI区域（比如指示灯所在的小方块），算平均灰度值。超过120就判为“亮”，低于30算“灭”。代码很短：
import cv2
img = cv2.imread('led.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
roi = img[120:140, 210:230] # 手动框出灯的位置
avg = roi.mean()
if avg > 120:
print('电源正常')
elif avg < 30:
print('断电')
else:
print('异常（可能是弱光或反光）')但车间灯光一变，阈值就得重调；金属外壳反光可能误判成“亮”；灯老化变暗后也会失效。
颜色+形态双校验：适合彩色摄像头
很多电源灯是红色或绿色，HSV空间比RGB更抗光照干扰。先转HSV，再设色相范围（红灯：0–10 和 160–180），接着用形态学闭运算连通微小亮斑，最后找最大连通区域的面积和圆度：
hsv = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2HSV)
mask_red = cv2.inRange(hsv, (0, 100, 100), (10, 255, 255))
mask_red |= cv2.inRange(hsv, (160, 100, 100), (180, 255, 255))
kernel = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_ELLIPSE, (3,3))
mask_clean = cv2.morphologyEx(mask_red, cv2.MORPH_CLOSE, kernel)
contours, _ = cv2.findContours(mask_clean, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE)
if contours:
largest = max(contours, key=cv2.contourArea)
area = cv2.contourArea(largest)
x,y,w,h = cv2.boundingRect(largest)
if area > 15 and 0.7 < w/h < 1.3:
print('红灯亮，电源接通')这招对固定安装的设备很稳，哪怕背景杂乱，只要灯没被遮挡，基本不误报。
帧差+时序分析：专治闪烁灯
有些设备上电后电源灯会快闪3下再常亮，或者故障时慢闪。单帧图没法判断，得看连续几秒的变化。用帧差法提取每帧的“变化像素数”，再画出波动曲线：
如果1秒内出现3次明显峰值（间隔≈300ms），就记为“启动中”；若持续等间隔脉冲（如1Hz），就是“故障告警”。实际部署时，用环形缓冲区存最近60帧的差分统计值，比存全部图像省内存又响应快。
提醒一句：别迷信“全自动”。现场调试时，先拍一段真实工况视频（含开灯、关灯、人员走动、日光灯启停），拿这段视频跑通逻辑，比看10篇论文都管用。