先进的测量系统能够在配套软件中提供MTF测试,使用户能够测试相机的光学性能,确保HUD图像失真的精确评估。有些系统采用ISO 12233方法来测量MTF,利用斜边模式来确定成像系统的性能,对相机的性能进行非常严苛的评估。采用这种方法时,将待成像的物体呈一定的倾斜角度置于相机前面,确保物体中的黑白界线与相机CCD像素的垂直轴不相匹配。由于每个像素接收到的亮度值并不一致,相机必须能够确定亮度值的亚像素差异,以确保在其穿过传感器像素时,能够投射亮区域与暗区域之间的边缘位置。
通过评估成像系统对“边缘”的反应,该过程反映了相机传感器的有效分辨率,以及相机生成清晰、精确图像的能力。该反应称为“边缘扩散函数(ESF)”。如果测量系统能够基于这些方法评估它们相机的性能,则能够非常可靠地确定HUD图像失真的原因,从而极大地减少图像分析中的误差幅度。
图9 - 在用于计算相机ESF参数的斜边测量中,将目标图像旋转偏离CCD像素轴5度。红色线条显示的是每条像素线感兴趣区域的亮度截面。
多项测量的测试序列
由于HUD投影的独特性质以及车辆驾驶员对可见性的要求,包括物体亮度和上文所述的定位条件,HUD测试和测量过程通常会涉及多个步骤,才能执行完整的质量评估。根据 SAE J1757-2 标准,测量系统必须在交错模式的棋盘格图像上执行亮度测量,以确定环境光线下白色和黑色投影的虚拟图像对比度。测量系统还必须确定虚拟图像的亮度均匀性和非均匀性,以及与目标虚拟图像相比的色度。此外,如上所述,还必须进行其他测量来确定图像失真和像差,以确保与目标虚拟图像相比,实际虚拟图像具有精确的图像形状和位置。
图10 - 上面的测试序列软件通过10个步骤来编程,从均匀性到MTF线对分析,全面涵盖,一次性对HUD投影执行多项测量。
要对HUD进行完整的评估,所需执行的所有测量的复杂性不仅取决于测量硬件的灵活性,还取决于测量软件的局限性。如果所选的测量系统采用的软件每次只能执行一项测量,或者测量系统采用专为特定测量应用开发的多个软件包,那么完整的测量过程可能会非常耗时。举例来说,制造商在应用中采用亮度系统进行亮度测量,然后另外配备一套视觉检测系统来测量物体位置,这样将会非常耗时。事实上,制造商可以采用自动化测试序列软件,通过单一的系统就能快速、连续执行多项测量。测试序列软件程序允许在统一的软件环境中,将不同的测量准则、POI和检测公差编程到一系列单独的步骤中,然后按顺序对HUD完成多个部分的评估。这将使测量系统能够自动执行亮度、色度、位置和距离测量,从而完成对HUD多个方面的评估,无需因为全新的准则或系统更换而重新对测量软件进行编程。
结论
随着SAE J1757-2标准的最终确定和出台,以及HUD市场的快速增长,汽车制造商和供应商对高效测量系统的需求将会日益增加,以确保产品能够符合该标准,同时维持自己在汽车行业的各种合作关系和市场竞争力。由于SAE标准符合性成为了HUD选择的基准条件,制造商的竞争优势将体现在能否快速、高效地生产出优质产品,确保实现自身技术的最佳价值。由成像亮度计或色度计及先进的测试定序软件组成的HUD自动化测量系统将可以极大地缩短HUD评估时间,从而实现生产级高效测量,确保符合该标准的同时,还能降低生产成本,并加快产品上市时间。