TT-ARVR™ 显示器测试模块

TT-ARVR

适用于评估增强现实(AR)和虚拟现实(VR)设备内置显示器质量的特定应用软件模块

在靠近眼睛的位置观看的显示器能够创造沉浸式虚拟体验,比如AR/VR设备中内置的显示器。然而,由于显示器图像被放大以填充用户的视野(FOV),显示器缺陷也将被放大。对于眼睛距离显示器屏幕仅数厘米远的用户而言,亮度和色度均匀性、死像素、线缺陷、云斑和图像位置等问题会变得更加明显。

作为Radiant Vision Systems TrueTest™软件系列的一部分,TT-ARVR模块拥有TrueTest软件的所有优点,可通过特定的测试高效执行亮度、色度和尺寸测量,以评估AR、VR和MR(混和现实)设备和头戴式设备中内置显示器的质量。来自Radiant的全面AR/VR显示器测试解决方案将TT-ARVR特定应用软件模块、ProMetric®成像色度计或亮度计和Radiant AR/VR镜头结合在一起,可快速对AR/VR显示器执行自动化视觉检测。

TT-ARVR模块采用ProMetric成像仪同时测试所有显示器特征,能够比人工检测员或点式测量设备更快速、更一致地采集和处理数据。


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最新版本:

版本 1.7.2130.2

所支持的产品:

*推荐用于执行水平方向120°的完整显示器视场(FOV)测量。

系统要求:

全面的显示器测试模块

近眼显示器(NED)质量测试包括亮度测量,用于根据所定义的公差范围评估显示器图像的亮度和色度特性,以确认是否存在缺陷以及准确度如何。TT-ARVR模块使用户能够针对显示器上的特定关注点定义一整套测量参数和通过/未通过标准。此软件模块包含标准显示器测试以及针对AR/VR质量的特定测试,包括:

  • ANSI亮度
  • ANSI颜色均匀性
  • 棋盘格对比度
  • 色度
  • 比较POI
  • 失真 9点
  • 失真点网格
  • 失真 线网格分析
  • 视场 (设备 FOV)
  • 焦点
  • 图像导出
  • MTF线对
  • MTF斜边
  • 点缺陷
  • Mura
  • 像素缺陷
  • 关注点(POI)
  • 序列对比度
  • 均匀性 
  • 翘曲分析

 

TT-ARVR: Field of View Test

视场测试基于系统采集的图像计算整个显示器设备的角度视场;包括水平、垂直和对角线视场测量.

TT-ARVR: MTF Slant Edge Test    TT-ARVR: MTF Slant Edge Graph

计算调制传递函数(MTF),以确定图像整体清晰度.

TT-ARVR: Distortion Grid Test

TT-ARVR: Distortion Grid Test Pattern

使用失真网格测试图案对图像失真进行表征,以测量原图(上)与测试图案(下)各点之间的空间偏移量.

TT-ARVR模块可采集尺寸测量数据,以度数(0)报告投影图像的尺寸和x,y位置。此软件可报告显示器的实际视场(水平、垂直和对角线)和角度视场范围内的图像位置。

来自TT-ARVR测试库的任何测试基于TrueTest软件平台,可添加到测试序列中(测试序列可存储,因此可创建多个测试序列,并根据需要调用),并针对每项测试输入测试参数和通过/未通过设置。整个序列可以自动无缝运行。单独的测试结果可显示和记录在报告中。

AR/VR Display Test Solution兼容多种系统配置

TT-ARVR模块可与任何ProMetric成像色度计或亮度计搭配使用,提供多种系统选项,以满足您应用的特定视场、像素分辨率、动态范围和成本要求。

TT-ARVR模块拥有Radiant全球支持团队和分销商网络的支持,并在现场经过广泛验证,在世界各地广泛用于测试最新高价值设备中内置的显示器。

TT-ARVR模块的主要特色和亮点:

  • 快速运用预定义的测试进行AR/VR显示器测量
  • 精确分析来自宽视场光学元件所采集图像的空间数据
  • 软件测试定序和API设备集成,结合软件分析,对显示器测试图像进行控制,从而实现生产级自动化测试
  • 以度数(0)报告x,y空间位置;注明垂直和水平视场范围内的图像位置
  • 数据分析功能,包括位图、等高线图和分段截线(cross-sections)

典型应用

TT-ARVR模块可对用户通过头戴式AR/VR设备观看的显示器进行评估,提供绝对亮度和色度测量,以确保基于人类视觉感知进行质量控制。

  • 评估AR/VR设备装配件中的近眼显示器(NED)
  • 与Radiant的任何ProMetric成像色度计或亮度计和AR/VR镜头搭配使用
  • 测量投影图像的绝对亮度和色度
  • 测试图像清晰度;对视场(FOV)内的失真和调制传递函数(MTF)进行表征
  • 测量角度空间中x,y位置的关注点