11月17日，由艾邦主办的“2022第二届车载摄像头产业链高峰论坛”在上海举行。研鼎应邀出席，与产业链各领域的行业专家汇聚一堂，共议车载摄像头产业链创新与发展新趋势。论坛上，研鼎副总王海宁作为分享嘉宾，带来了《ADAS摄像头前沿测试技术探讨》主题演讲。
汽车公司今天面临越来越多的车载摄像头测试挑战，这些挑战因智能互联汽车和半自动或全自动自主驾驶车辆等新技术的出现而得到加强。车载摄像头是ADAS（高级驾驶辅助系统）的核心传感设备，眼下全球智能驾驶迎来了L2向L3/L4跨越的窗口，对摄像头的搭载量将从3~8颗增加到8~12颗，据CINNO Research预测，2025年中国市场乘用车摄像头搭载量将超1亿颗，2021年到2025年的年复合增长率将达到CAGR 21%。

ADAS摄像头前沿测试焦点 —图像质量测试挑战，产业链协作突破

一、如何评测图像质量 

1- 汽车视觉技术将在新能源领域随着ADAS技术的普及成为汽车新核心技术之一。

在ADAS技术领域，常常需要对基于行驶中车辆进行道路测试。基于现有方法，往往需要通过技术人员进行主观测试，过程中所采集到的道路测试数据进行处理得到结果；再对车辆所基于的算法模型进行相应调试。但是，由于道路测试数据的数据量较为庞大，上述方法具体实施时，往往存在数据处理效率低、用户操作复杂、误差大的技术问题（眩光如何、道路测测试环境、是否可以分辨出车道线等）。
为了有效的减少诸如此类的误差，大多数的先进实验室如今都已采用半自动化或全自动化的测试方案来取代传统的手动测试流程。研鼎精心研发了一套用于优化影像测试流程的自动化实验室设备。此套设备包含软件系统、自动切换图卡支架、机械手臂、电动导轨及旋转台等设计精巧的硬件。其硬件可以自由的客制化替换；研鼎也为市面上不同的测试软件提供整合的服务，让研发者能够保持原来测试的习惯与流程。

2-如何量化主观数据客观化，客观数据自动化，在我们来看是测试行业的发展方向。

假设一辆车从阳光直射下进入隧道。首先能看到80的限速牌，其次如果该车挡风玻脏污，会出现收敛曝光，以及是否引入额外的炫光；当汽车行驶速度快时，是否可以观察到两侧的车辆。这种情况下，就涉及到一个 CDP 的概念，对于物体的识别率怎么样，因此以下是我们整理下来的汽车测试几大难点。

3-挑战1：需要支持人眼视觉和机器视觉应用

• 人眼视觉：倒车摄像头、环视、俯视泊车辅助摄像头，替代后视镜和侧视镜的摄像头；
• 机器视觉：驾驶员监控系统、行人检测、标志识别、车道保持、刹车辅助等。
多摄像头汽车系统的结构挑战

2：复杂成像硬件

• 不同像素、不同应用摄像头硬件系统搭配使用，评测方法不同；
• 高像素摄像头对图像质量有不断提升的要求。
挑战3：复杂的环境因素光照条件挑战

• 高动态范围场景（如：隧道、建筑物阴影）
• 高亮点光源下摄像头性能 (如：阳光、前照灯)
• 超低(夜间)至超高亮度场景(雪、海滩)
• 场景亮度起伏波动（如：林荫街道）
• 复杂的识别场景(如：交通信号、人车并流等)
工作环境温度（-40~85℃甚至更高）
•  影响摄像头成像性能
•  影响摄像头硬件可靠性恶劣的天气条件
•  雨、雪、雾都会对高分辨摄像头识别精度有影响
挑战4：其他

• LED光源交通标识、汽车前照灯的闪烁干扰
• 高速运动对成像质量的影响
• 姿态变化对算法精度的影响
结论：
在汽车行业里，人眼视觉和机器视觉还是融合的。L1、L2、CMS和环视看 Display ，所以要在乎色彩平衡度，白平衡，在乎人眼视觉。然后在大量的机器视觉出来后，分不同的场景，前视仓内和后视等。这种方法只有适应道路上的各种环境，光照环境、温度环境、干扰环境，包括非常重要的光源环境。所以每一项它在车规里面都提出了现在的法规里面几乎都没有覆盖到的一些测试项。

ADAS摄像头前沿测试技术探讨

 一、行业痛点：如何准确测试大广角与长焦摄像头

1-无论是相机还是镜头，分辨率是评价它们的一个重要因素。

对于广角和长焦摄像头而言，如果使用平面图卡拍摄会因为视场角、畸变、距离的原因导致无法拍摄出满足要求的图像。
广角：FOV：120/160/195/205
长焦：测试距离：30m/50m/80m/100m/Infinity

痛点：
• 传统实验室测试环境搭建难度大
• 测试精度难以控制，重复性低，人为影响大
• 上下游测试环境不同，导致难以数据对标
• 难以与温漂测试数据对应
（传统广角模组测试环境，难以满足ADAS测试要求）
（传统产线长焦温漂测试环境，难以满足ADAS测试要求）
（传统实验室长焦温漂测试环境，难以满足ADAS测试要求）

2-RFT：

针对行业的痛点，研鼎设计测试方案的宗旨是“自由“，不能太受限于我们物理和空间条件的限制。在机械、算法结构、用户使用度和模组兼容性上面尽可能做到一台设备解决我们核心的测试问题。
研鼎RF-RFT摄像头综合测试仪提供针对车载大广角与长焦模组的解析力、畸变、离焦曲线、视场角等测试的自动化测试方法。支持大广角摄像头分辨率测试，最大支持200度，Edge MTF/SFR；采用可旋转的平行光管和6轴对位夹具，可以很好地对摄像头的不同角度、位置、距离的图像质量进行分析。目前已获得众多头部ADAS企业的认可和使用。

二、IEEE SA P2020 standard 有哪些独特之处-Flicker

1-闪烁（Flicker或Flickering）是因为系列照片的曝光不一致而造成的画面忽亮忽暗的一种现象。

LED Flicker是指因为LED 闪烁在图像传感器上产生伪影的现象，LED照明是采用脉冲调制驱动PWM（Pulse Width Modulation），简单来说由PWM光源导致的Flicker，会导致camera捕获图像细节的丢失。LED照明常用于车辆的前照灯、制动灯、倒车灯，还有道路中的交通灯、广告灯、速度标志、临时道路标记等。
上面的图像为两个连续帧。在第N帧中，前面的交通灯（红色虚线圈中突出显示）出现红灯。然而，在第N+1帧中，前面的交通灯仍然被人目测为红灯亮着，但不再被摄像机捕捉到，因此导致交通灯的所有灯都显示为关闭。LED闪烁现象本质是采样导致的问题，当相机的曝光频率大于LED光源脉冲照明频率时就可能发生闪烁；任何脉冲或低占空比光源均可能发生闪烁。下图中为导致曝光缺失的时间相位不匹配的例子。
在第N帧中，LED脉冲和摄像机的曝光时间重合，交通灯被捕获。在第N+1帧，LED脉冲和曝光时间不一致，交通灯显示为关闭。

2-测试方法：一个常亮，一个常灭，中间不停歇闪烁。

当一个场景主要由脉冲光源照亮时，也可能发生闪烁。在这种使用情况下，一个大的区域或整个图像区域可能会受到影响。下图是一个由脉冲信号驱动的汽车头灯或路灯照亮的场景。闪烁伪影具有时间和空间上的特点。例如，如果使用滚动快门图像传感器，可能会出现带状伪影，即图像上的暗带。如果使用全局快门读出结构，图像的亮度将在每一帧之间变化。

3-内参标定：

1）在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定空间物体表面某点的三维几何位置与其在图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，这些几何模型参数就是相机参数。在大多数条件下这些参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数（内参、外参、畸变参数）的过程就称之为相机标定（或摄像机标定）。无论是在图像测量或者机器视觉应用中，相机参数的标定都是非常关键的环节，其标定结果的精度及算法的稳定性直接影响相机工作产生结果的准确性。因此，做好相机标定是做好后续工作的前提，提高标定精度是科研工作的重点所在。
研鼎自动化内参标定测试系统，已获得头部企业的认可和使用
• 摄像头由6个电机分别控制X,Y,Z三轴移动和Yaw,Roll,Pitch三轴的旋转精确调整camera姿态，配合高平整度的靶标，结合算法提高UPH。
• 应用于单目、双目、多目摄像头的几何标定，计算畸变参数和重投影误差，适用于视场角28°~190°的adas摄像头。
• 标定算法支持小孔模型、鱼眼模型、MEI模型。

2) 标定验证步骤验证目的：评估相机投影模型能否准确描述待测相机的几何行为。

验证方法：拍摄位置信息已知的目标，通过相机投影模型计算图像上目标点在世界坐标系中的位置信息（距离、位置、角度等）。验证指标：通过投影模型计算得到的位置信息与真实位置信息的差异。（逆向投影误差与三角测量）

三、车载近红外摄像头需要测试吗？

TOF相机则是一种主动发射红外光的传感器，通过发射光脉冲并接收打到物体反射回来的脉冲信号，最后计算光脉冲的飞行时间得到目标物体的距离。

1-红外摄像头应用的地方


2-近红外摄像头相关测试方法

对于这种TOF相机来说，为了更好的去使用它们，需要更精密的仪器去校准。而对于这种校准而言，最困难的部分莫过于如何使用可靠的硬件搭建出一个适合准确测试的场景。
研鼎的研发团队历经两年多的时间，最终开发出了一套完整的TOF校准和测试方案。上图是研鼎与ST合作的实验成果TOF 图卡自动切换支架,整体高要求体现在:
1- 软件控制集成度
2- 图卡大尺寸如何保证平整度
3- 定制化图卡的制作工艺
4- 如何在不同材质重量之间灵活切换以及自动化轨道距离高精度控

四、车载摄像头测试有哪些趋势？

1-CMS法规测试

研鼎提供摄像头-监视器Class到Class的全套测试方案，包括CMS规范测试分析软件、Flicer测试仪、标准图卡、光源、时间测试仪、炫光点光源、模拟汽车双大灯PLS点光源、模拟太阳光光源等专业设备。从分析软件到仪器设备全部拥有自主知识产权。尤其是研鼎的RIQA分析软件可以满足QCT1128和GB15084/UN R46的测试规范，是业内目前唯一可以满足这两大车载测试标准的分析软件。

2-CMS法规测试常见难点测试项



3-2018年起，研鼎就参照ECE R46法规 、国际标准 ISO 16505以及中国GB15084 标准中摄像头-监视器系统的规范开始研发设备。

目前研鼎的整套方案已经交付给中汽研汽车检验中心（天津，汉阳，重庆，襄阳）、上海机动车检测认证技术研究中心、招商重庆车辆检测研究院等国家级检测单位、国际标准测试公司SGS及台湾唯一一家车检所ARTC以及第三方检测机构顺泰检测中心，比亚迪等合作伙伴，以及众多头部CMS厂商和模组、镜头合作伙伴。

4-Glass vs Front View Camera：期待后续

5- 模组高低温漂性能检验

温度的变化一定影响模组性能：
MTF/Distortion/TFC/FOV 皆会变化
温度连续变化曲线对模组设计和整车厂评估性能有关键意义
 避免引入更多误差：温箱震动/增距镜/玻璃起雾凝水
上图为实际测试数据案例：前视模组：FOV 120, 8MSensor：IMX6xx
研鼎自动化温漂测试方案：全栈
- 自动高低温测试 - 解析力/畸变/离焦曲线
- 自研高精度高低温控制的专用设计- 使用高精度平台，全自动电脑控制
- 采用研鼎自研的高速高低温箱、平行光管、图像采集卡、 算法、分析软件
传统温漂测试方案：接近失效测试无法满足ADAS要求
*以上数据来源：研鼎实验室

6- 模组眩光测试

本文探讨了ADAS摄像头前沿测试技术，探索了一些ADAS摄像头的不同测试项目，并考虑了应用执行的产品和算法分析如何影响我们的测试任务。可以作为一个探讨焦点，希望这对帮助您建立符合规范的实验室需求有所帮助。

上海研鼎可以提供文章中的测试设备及相关测试方案，详情请咨询Sales@rdbuy.com