更精确地测量MTF性能以确保AR/VR/MR设备的质量

话题:
作者:
Eric Eisenberg

要确保增强现实、虚拟现实和混合现实(AR/VR/MR)显示设备的视觉质量和准确性,制造商们必须进行精确的测量和质量评估。由于这类头戴式显示器(HMD) 占据了用户视场(FOV)的很大一部分(AR显示器通常为10-50°,VR显示器通常为100-120°),因此即使是微小的缺陷和异常,也可能被设备佩戴者观察到,这可能会对设备功能和用户体验产生干扰。

市场上目前可用于测试AR/VR/MR显示器的各种设备在某些方面可能具有一定的相似性。然而,AR/MR设备与VR设备之间在配置方式方面存在光学差异。为了实现对AR/MR显示器的最精确测量,制造商们通常需要精确的测试设备能力和独特的测试设置,以确保设备的测量和质量评估能够复制人类的视觉体验。

测量系统具有许多不同的特性,这些特性可能对测量系统的性能和精度产生显著的影响。举例来说,外形尺寸和视场(FOV)是关键考虑因素,而畸变、重影、杂散光等问题都可能会影响测试精度。光学调制传递函数(MTF)性能是任何AR/VR测量系统的一个特别重要的特性。

市场上的许多AR/VR/MR设备测量解决方案均包含相机和专用镜头,其外形尺寸经过专门设计,可以在头戴式设备内部进行测量,以模拟用户眼睛的位置。然而,相机或成像系统和镜头的规格可能会影响各种系统进行测量的准确性。

ARVR Lens_labeled

作为现有AR/VR/MR测量解决方案的一个示例,瑞淀的ProMetric® ProMetric®成像亮度计和色度计AR/VR 镜头经过精心设计和标定,以确保准确性和可重复性。

了解测量系统的MTF测量性能

我们可以通过MTF测量性能对每种镜头进行表征。MTF“是衡量光学系统将来自物体的各种层次的细节传递到图像的能力的一个度量指标。MTF测量性能是根据对比度(灰度)或者为提供该细节层次的完美来源而进行的调制来衡量的”。1MTF 将镜头或成像系统的分辨率和对比度能力整合到了单一的规格标准中。

光学设计人员经常使用MTF来对不同光学系统的性能进行比较。事实上,“MTF是可用于在分辨率和对比度方面量化测量系统整体成像性能的最佳工具之一。”2

举例来说,整体MTF测量性能较差的显示器测量系统将无法为设备测试提供可靠的数据,因为测量结果可能会受到系统MTF测量性能的影响。如果测量系统的MTF测量性能较佳,将会导致难以确定在测试中确定的被测设备(DUT)性能特征是完全来自设备还是由镜头/测量系统的MTF特性引入的。

确定测量系统MTF测量性能的一种方法是进行线对测试:以每度一定数量的线对间隔的线呈现测试图像。为确保我们的AR/VR镜头进行最准确的测量,瑞淀光学系统获取了这些镜头的MTF数据,测量传递对比度与线对频率(循环次数/毫米)之间的百分比。在0°(中心MTF)30次循环/毫米的条件下,我们的AR/VR镜头展示的MTF值大于0.6,表明其具有高质量的成像能力。

MTF graphic

线对对比度测试示例(上图)显示了出色的MTF测量性能,可再现90%的图像对比度,而下图中镜头的MTF测量性能较差,仅可再现20%的对比度。(图片来源:Edmund Optics

对比度呈现之清晰度

AR/VR/MR投影图像的锐度(清晰度)部分取决于显示器能够在多大程度上呈现出对比度,即不同图像元素之间的分界。MTF是用于测量显示器空间对比度的主要方法,以评估明亮图像区域和黑暗图像区域的交集。清晰度标准测试包括斜边MTF测试和利用线对进行的MTF测试(基于迈克尔逊对比度计算)。

而利用线对进行的MTF测试的一个局限性在于,在每个测试实例中,其只能表征测量系统一个位置的MTF值。斜边MTF测试则是用于确定成像系统性能的一种更高效的方法。如下图所示,为了确定MTF值,测量系统将采集整个显示区域内的一系列横截面数据,然后将这些数据的导数表示为线扩展函数,最后,我们将应用傅里叶变换原理,以产生MTF绘图。
 

slant edge test_image and graphs

根据ISO 12233标准,斜边测试将MTF性能作为对比性倾斜图形上的黑色区域与白色区域之间的比率进行测量。

任何现代AR/VR/MR显示器测试方法面临的一项挑战是,本质上,成像系统是使用像素化传感器测量像素化显示器,因此有必要消除由于被测设备(DUT)与传感器像素完美对位而产生的任何伪影。根据ISO 12233标准的规定,测量倾斜的边缘可以消除这个问题。对于单台显示器,我们可以根据可接受的显示器性能所定义的阈值对MTF值进行测量。MTF测量值也可以用于对不同的设备进行精确的比较。
 

TT-ARVR MTF slant edge
slant edge test graph

在瑞淀光学系统的TT-ARVR™ 软件中,我们使用斜边MTF分析工具计算调制传递函数(MTF),以确定整体图像清晰度。

线扩展函数方法提高了AR/MR MTF的测量精度

理论上,MTF线对测试和斜边测试这两种方法可以非常有效地表征成像系统本身的MTF测量性能。但是,当尝试使用这种方法测量像素化显示器时,某些问题可能会对准确结果的获取产生干扰。首先,如果成像系统具有足够高的分辨率,那么它实际上可以解析显示器像素本身,这意味着成像系统看到的是像素间隔之间的对比度,而非所显示图像的对比度。

举例来说,在下面的图像中,我们需要测量黑暗区域与明亮区域之间的对比度(左侧图片,以伪色彩显示),但测量系统仅采集显示器的像素化噪声(左侧图形)。第二个图形(右侧图形)将此数据表示为斜边的线扩展函数(LSF)。经过傅里叶变换后,LSF图形显示了一个较大的峰值,这并非是由于显示器的任何真实物理现象所引起的,而只是该区域内像素化噪声的结果。

Line spread function_LSF_example 1

 

为了解决这个像素化问题,瑞淀在业界率先推出了一种新的MTF测试方法,我们将其称为“线扩展(Line Spread)”方法3。我们显示的是一条离散的像素线,而非显示一个方框并测量边缘的对比度。我们直接测量线扩展。通过表征线条的过渡,我们可以直接测量LSF,并对其进行正确的表征,从而产生更准确的结果。

Line spread function_LSF_example 2

线扩展函数测试方法(最左侧图片)提供对比度的直接测量值(左侧图形),然后将其转换为显示器MTF测量性能的准确表征。

要准确测量AR/VR/MR/XR设备,需要采用专门的设备和方法。LSF测试方法只是瑞淀持续进行的硬件和软件开发的一个示例,旨在为设备制造商们提供创新的显示器测量解决方案,以确保头戴式设备的质量和用户体验。

Eric Eisenberg 目前担任瑞淀光学元件开发经理。

 


引用文献

  1. Modulation Transfer Function”, Optikos Corporation. (Retrieved June 7, 2021)
  2. Introduction to Modulation Transfer Function”, Edmund Optics. (Retrieved June 7, 2021)
  3. Eisenberg, E., Jensen, J., "Measuring and qualifying optical performance of AR/VR/MR device displays and addressing the unique visual requirements of transparent AR/MR displays." SPIE AR|VR|MR Conference presentation, February 2, 2020.

 

radiant vision system wechat