满足SAE平视显示器(HUD)测量标准的自动化解决方案

本文摘要:平视显示器(HUD)技术是汽车市场上仅次于的快速增长领域之一,主要专心于通过改良车辆驾驶方式和提升驾驶者意识来提高乘客安全性度。调查表明,HUD技术目前已获得21.67%的填充年增长率(CAGR),预计到2021年将构建13.3亿美元的市场规模。这一快速增长相当大程度上源自显示器技术的变革,该技术顺利做了将光线感应到远景上。同时,这也与增强现实(AR)技术应用领域的变革有关,该技术需要将虚拟世界图像变换到现实环境中,用作动态表明的驾驶员情况信息。

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平视显示器(HUD)技术是汽车市场上仅次于的快速增长领域之一,主要专心于通过改良车辆驾驶方式和提升驾驶者意识来提高乘客安全性度。调查表明,HUD技术目前已获得21.67%的填充年增长率(CAGR),预计到2021年将构建13.3亿美元的市场规模。这一快速增长相当大程度上源自显示器技术的变革,该技术顺利做了将光线感应到远景上。同时,这也与增强现实(AR)技术应用领域的变革有关,该技术需要将虚拟世界图像变换到现实环境中,用作动态表明的驾驶员情况信息。

图1跟AR显示器一样,HUD投影必需在准确方位上清晰可见,保证需要感应到远景上。通过保证HUD图像方位、色彩、亮度和清晰度的正确性,可以增强驾驶者对周围环境的感官,尽可能减少有可能引发驾驶者迟疑的犯规。跟任何其他显示器一样,视觉性能对HUD系统的功能至关重要。

准确的系统设计和最后的质量掌控检测可以保证投影方位,对焦,驾驶者仔细观察需要看清楚,并且光线和色彩充足生动,驾驶者需要在任何灯光条件下将其与周围环境区别出去。低质量的投影不仅不会伤害制造商的品牌声誉,而且驾驶者在投影质量不佳的情况下无法仔细观察显示器时,不会使乘客正处于危险性之中,这可能会造成驾驶员对信息的失误、最重要环境数据(如导航系统、物距以及其他警告)遗失以及驾驶员迟疑。由于质量不佳的系统有可能给消费者导致极大的安全隐患,各种车载HUD性能标准已陆续实施,目的保证制造商根据质量和安全性基准阈值对其生产的HUD展开评估。

SAEJ1757-1(“车载显示器标准测量方法”)和ISO15008(“道路车辆—运输信息和控制系统的人体工程学方面—车载视觉呈现出的规范和测试程序”)是美国使用的两种标准方法,阐述了汽车HUD的质量测试准则。作为有效地的质量掌控解决方案,显示器测试和亮度测量系统充分发挥了相当大的起到,可保证制造商合乎这些标准的测试方法,但测量系统性能和光学结构的有所不同可能会造成有所不同的制造商之间不存在质量差异。

出于此原因,美国将于2017年夏季公布新的标准,更进一步掌控用作评估HUD质量的测量系统。本白皮书将为大家阐述最新版SAEJ1757-2标准4的拒绝,并讲解一些取得业界接纳的HUD测量方法,期望需要协助制造商合乎近期的SAE和ISO质量标准。本白皮书还将重点讲解自动化测量系统的功能和优势,协助制造商在测量应用于中构建最佳时间和成本效益。SAEJ1757-2汽车HUD光学测量标准HUD表明对安全性驾驶员的根本性影响早已促成汽车测试和测量设备制造商与美国汽车工程师学会(SAE)进行合作,根据SAEJ1757-1标准和ISO15008标准制订测量方法,用作评估HUD的表明质量。

新的标准(SAEJ1757-2“汽车HUD光学测量”)将于2017年夏末实施,为车辆HUD的测量获取光学测量结构和方法,并具体涉及拒绝,还包括AR-HUD(增强现实平视显示器)性能。标准化测量方法将保证虚拟世界图像相对于驾驶者双眼的精确感应(还包括景深(DOF)、视场(FOV)、屈光度、焦距、图像方位和图像距离)、HUD虚拟世界图像在典型环境光线条件下的可识别性(必须展开亮度、色度、均匀分布性和对比度测试)以及通过与目标虚拟世界图像的点偏差来测量HUD的图像杂讯、像劣和重影程度。这些测量必须根据NIST美国国家标准与技术研究院的规定对光学测量设备或仪器展开标定,并且拒绝将这些设备或仪器置放驾驶员眼椭圆视野区域内的多个测量点来展开测量(保证考虑到潜在可视角范围)。

所有必须合乎SAEJ1757-1标准和ISO15008标准的HUD制造商和汽车品牌,都必需根据新的SAEJ1757-2HUD测量方法来设计自己的测量系统。虽然标准并没登录用于什么类型的测量系统,但市场上目前供应的合乎SAE标准的系统在功能上不存在一些区别,因此在改良设置和应用于方面的能力也不会不存在差异。先进设备的光学系统获取自动化测量功能,有助延长测量时间,减少测量可玩性,优化设计和质量掌控流程,从而让制造商需要增加投资,减缓产品上市速度。在HUD测量应用于中,为保证完全符合SAE标准,制造商必须对HUD的每个特征展开多次测量,因此自动化系统将不会有相当大的充分发挥。

合乎SAE标准的HUD测量系统少见的方法点式亮度计点式亮度计的设计原理是测量在一个表明区域内的一个小点光线或升空的光线。点式亮度计获取高精度的亮度和色度测量,但由于取点测量区域十分小,因此它们无法通过一次测量对整个显示器的均匀分布性、对比度、亮度和色度展开评估。为了解决问题这个问题,使用点式亮度计对显示器展开自动化测量时,制造商必需额外用于其他设备,如传动装置或机械臂,保证需要将点式亮度计架设在三轴测试平台内测量显示屏每个点。

然后,点式亮度计在每个点收集亮度和色度数据,然后对这些数据展开较为,以评估整个显示器的均匀分布性、对比度以及其他测量参数。对于HUD测量应用于而言,这是一种可拒绝接受的解决方案,但要构建自动化测量(在生产线上),考虑到成本和复杂性,因此配上点式亮度计的解决方案并不理想。除了亮度值和均匀分布性测量之外,SAEJ1757-2标准还拒绝对HUD远景平面内所投影物体的方位、距离和图像完整性展开评估。点式亮度计无法收集二维图像,因此无法基于包含图像的整个像素区域来分析所投影物体的范围、尺寸和形状。

出于此原因,点式亮度计无法准确地体现所投影物体的特征,也无法分析整体均匀分布性、对比度以及与目标图像不存在的倾斜度、失真度和重影度偏差。制造商必需额外用于一些设备来对点式亮度计展开补足,以已完成该标准拒绝的所有测试。机器视觉照相机机器视觉照相机是一种二维光学解决方案,用来定位和测量显示器中的图像,分析图像中邻接像素点和对比区域的亮度与色度。

机器视觉照相机对点式亮度计是很好的技术补足,即获取点式亮度计无法独立国家构建的测量功能,比如基于像素计算出来或局部区域方位(如文本的光学字符识别(OCV))来评估物体的状、尺寸、失真度、重影度或其他特征。但机器视觉照相机无法分开继续执行所有HUD测量任务。如果将点式亮度计与机器视觉照相机融合在一起创立一套解决方案,通过利用点式亮度计的测量精度与机器视觉照相机的较慢光学能力、测距与定位能力,可以构建对HUD的全面评估。

人工检测员人工检测仍然在HUD测量流程中发挥作用的原因有多种,主要原因在于测量检验的必须。人工检测需要极为较慢地对显示器质量做出辨别,只需看一眼就能对整个显示器展开评估,同时还能运用背景(而非明确亮度值)来确认可接受性。相比之下,点式亮度计必需在显示器图像中收集多达九个测量点的数据,来对亮度、色彩和所测量光线的其他特征展开较为,使得这种解决方案在设置、继续执行和分析方面十分耗时。

人工检测速度很慢,这有助继续执行多项HUD测量,还包括对HUD中所投影图像的对比度展开评估。该评估是通过较为HUD系统所投影的黑白图像的黑暗区域与闪烁区域来继续执行的。

人工检测员通过对图像展开主观评估,或者较为一系列基准数字化测量,就需要确认图像对比度否可拒绝接受,需要继续执行任何计算出来。图2-用于亮度测量软件对HUD系统投影的棋盘格测试图案展开分析,然后将闪烁区域的平均值亮度值除以黑暗区域的平均值亮度值,来计算出来对比度。但人工检测员有可能需要展开任何计算出来就能做出分析辨别。


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