自动化的应用助力平视显示器的制造

作者：Matt Scholz

Matt Scholz是RadiantVision Systems全球汽车项目的国际高级顾问。在汽车计量应用领域工作了近10年，Matt对于该行业在照明和照明部件，跨部件协调，显示质量和制造完整性方面日益增长的控制所面临的日益严峻的挑战有着深刻的认识。Matt曾与1,2级和3级供应商以及全球主要品牌和原始设备制造商（OEM）等各级汽车供应链合作。作为该行业的专业联络人，Matt致力于通过分享他在测量设备方面的专业知识，并为各种汽车应用的系统集成提供咨询方法，来巩固Radiant的成功。

概要

平视显示（HUD）技术是汽车市场中最大的增长领域之一，并且正在迅速制定标准测量标准来评估HUD的质量和安全性能。本文介绍了满足新SAE J1757-2标准要求的方法，并概述了自动测量系统的优点。

介绍

平视显示器（HUD）技术的重点在于通过改善车辆操作和操作员意识来提高乘客安全性。据研究，HUD技术年复合增长率（CAGR）为21.67％，预计到2021年将达到13.3亿美元的市场规模。

HUD的安全意义使得汽车测试和测量设备制造商与汽车工程师协会（SAE）委员会合作，制定标准测量标准，以评估HUD的质量及其符合标准SAE J1757-1和ISO15008. 2017年夏末发布的新标准（SAE J1757-2“汽车HUD光学计量学”2）提供了光学测量几何形状和测量车辆HUD性能要求的方法。这些测量需要光学测量装置或具有NIST可溯源校准的仪表，其被定位在操作者的眼睛椭圆区域内的多个测量点（以考虑潜在视角的范围），用以检验其标准。

自动成像光度计和色度计作为HUD测试的主要解决方案，参考SAE J1757-2标准，提供NIST校准的光学测量技术，以捕获亮度，色度，对比度，物体位置和距离的绝对测量值。与其他系统相比，这些解决方案在应用自动化视觉检测方面具有多项优势，可以更快，更方便地获取SAE HUD所需的数据。

被自动成像系统简化的SAE测量标准

计算对象距离和位置

SAE J1757-2规定，用于HUD评估的光学测量系统必须测量名义眼中心（操作者最近的视觉焦点）与位于投影的虚拟感知距离处的不透明单色或对称物（表面）之间的“实际距离”图片。在标准的测量系统中，使用相机的焦距来测量从近到远的距离，以评估沿着水平面的相机可以对物体成像的点。将焦距转换为实际距离单位所需的计算可以手动执行，但也有可以自动执行此转换的测量系统。这些系统使用内置的软件算法提供焦点到实际的距离转换，使操作员能够在系统的软件结果中以实际距离单位显示测量数据。

执行多个测量

为了说明从车辆操作者到HUD投影的多个潜在视角以及平均误差的边界，SAE J1757-2要求在对准器上的不同位置至少进行三次测量以确定相对虚拟图像距离。使用标准的固定镜头测量系统，测量多点的过程费时费力。另外，带有电子控制镜头的成像系统大大提高了多角度，多个位置和多个距离的测量速度和精度。这些镜头可以进行远程调整，以确保对准器或无限平面上的图像位置的合适对焦和光圈设置，如下面的示例所示。

测量有色物体的亮度

根据SAE J1757-2，必须达到最低亮度阈值，以确保在任何环境照明条件（日光或夜间）下，HUD的虚拟图像能够可见地呈现在真实世界的环境中。然而，在HUD投影中测量每个虚拟图像的亮度意味着考虑到广泛范围的对象形状，大小，颜色和位置。

当使用基于静态兴趣点（POI）定位对象的测量系统时，该过程需要多个步骤。对于投影到HUD中的每个对象，静态POI系统通过查看软件中绘制的静态POI窗口来查找检查区域内的目标对象。成像系统将使用此POI来确定图像中的哪组像素应用亮度测量。

如果投影物体落在该POI之外，则可能导致不准确的亮度测量。另外，当投影改变或在显示器上引入新的虚拟图像时，必须绘制新的POI以在获取亮度测量之前包含每个新的对象。

一些先进的光测量系统提供了软件功能，可以在投影中完全自动化多个甚至不可预测物体的POI设置过程。例如，在最新的成像色度计中称为自动兴趣点（Auto-POI）的软件特征创建了动态POI窗口，其自动适应落入定义的颜色容差范围内的对象像素。制造商可能希望一次评估投影中所有红色物体的亮度。

对于这种测量，制造商将在软件中设置最小和最大的CIE颜色坐标（Cx，Cy），以包含在目标对象组中表示的红色值的范围。利用Auto-POI，软件将“捕捉到”任何符合定义标准的连续红色像素，创建精确的测量区域，无论对象的形状，大小或位置如何。即使在引入新的投影时，也会捕捉到与Auto-POI中定义的颜色公差相匹配的物体，并立即按需测量亮度值。

自动POI允许一次编程多个颜色组，使制造商能够同时测量图像中的所有物体，而不考虑颜色。此外，在指定颜色值公差时，制造商可以选择输入CIE坐标作为数据，或者在CIE颜色图表上绘制颜色区域（使用光标创建椭圆，矩形或多边形）以指定POI公差。

这些功能使测量过程完全自动化，一旦定义了所有的物体颜色，就为制造商提供了一种用于亮度测量的“即取即拍”方法。将Auto-POI与电子控制镜头相结合，在每个定义的测量点提供了极其灵活的物体定位和评估功能，用于近乎即时的数据采集。

多测量测试序列

根据SAE J1757-2，HUD测量系统必须在交替图案的棋盘图像上执行亮度测量，以确定环境光线中白色和黑色投影的虚拟图像对比度。系统还必须确定虚像的亮度均匀性和不均匀性，以及与目标虚像相比的色度。如上所述，必须进行额外的测量以确定图像失真和像差，以确保与目标虚像相比准确的图像形状和位置。

执行完整HUD评估所需的所有测量的复杂性不仅取决于硬件的灵活性，还取决于测量软件的局限性。如果所选择的系统采用一次开发的软件来运行单一测量，或者如果系统采用多个为独特的测量应用而设计的软件包，则完整的测量过程可能是非常耗时的。例如，使用光度测量系统进行光线测量的应用，以及一个能够进行物体位置测量的附加视觉检测系统。

或者，可以应用自动测试排序软件，以使得能够使用单个系统快速连续地执行多个测量。测试排序软件程序允许在一个软件环境中将不同的测量标准，POI和检测容限编程为一系列单独的步骤，然后作为HUD的多部分评估来运行。这样可以进行亮度，色度，位置和距离测量，以自动测量HUD的多个方面，而无需对测量软件进行重新编程以获得全新的标准或系统更换。

结论

随着SAE J1757-2标准的终结，加上HUD市场的快速增长，高效测量系统的需求注定要增加，以确保汽车制造商和供应商实现合规，并保持其行业的相关性和竞争力。随着SAE标准符合性成为HUD选择的基准资格，制造商的竞争优势将是生产优质产品的速度和效率，从而确保其技术的最佳价值。包含成像光度计或色度计的高级测试序列软件的自动化HUD测量系统大大减少了HUD评估时间，实现了生产级测量，确保了合规性，并降低了成本和上市时间。

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