183、故障排查心法——从用户投诉的"照片发紫"到root cause：AWB统计信息+ISP trace+寄存器快照的三步定位法用户投诉说晚上在路灯下拍的照片发紫，不是那种轻微的偏色，是整张图蒙了一层紫纱，连人脸都像中了毒。客服转过来的样张我看了三秒，第一反应是AWB跑飞了，但紧接着又觉得没那么简单——因为路灯场景下AWB偏紫通常是白炽灯和LED混光导致的，可这张图里背景的霓虹灯是正常的，只有主体区域发紫，这就不太像全局AWB的锅了。我让测试同事把原始RAW和ISP的debug log一起抓回来，结果发现一个有意思的现象：RAW本身的白平衡增益算出来是正常的，R/G和B/G都在合理区间，但经过ISP pipeline之后输出的YUV图就是紫的。这说明问题不在AWB算法本身，而在AWB统计信息采集或者后续的CCM/色彩校正环节。这时候就得祭出第一步：看AWB统计信息。别急着改代码，先把ISP里AWB模块的统计窗口、权重分布、色温估计结果全部dump出来。我让同事把统计窗口叠加到RAW图上，一眼就发现了问题——统计窗口覆盖的区域里，有一块是路边的紫色广告牌，占了整个统计区域的将近三分之一。AWB算法把这块高饱和的紫色当成了环境光源的一部分，色温估计直接往低温方向偏了，于是给R通道加了过高的增益，整张图就紫了。但这里有个坑：如果只是统计窗口被干扰，那背景的霓虹灯应该也会偏色，可样张里霓虹灯是正常的。这就说明AWB的全局统计和局部色彩校正之间出现了割裂——很可能pipeline里开了局部色调映射或者分区色彩增强，AWB算出来的全局增益被局部模块部分覆盖了。这时候光看AWB统计信息已经不够，得进第二步。第