AR镜片杂散光检测方法:技术原理与实现路径

     一、引言
    增强现实(AR)设备的核心性能指标之一是其光学系统的成像质量,而杂散光(StrayLight)是影响AR镜片成像清晰度的关键因素。杂散光不仅会导致虚拟图像的对比度下降,还可能产生鬼影、眩光等视觉伪影,严重破坏用户的沉浸式体验。因此,建立一套科学、可量化的杂散光检测方法,对于AR镜片的研发与质量控制至关重要。

 

AR镜片杂散光检测方法:技术原理与实现路径


    二、AR镜片杂散光的来源与危害
    AR镜片的杂散光主要来源于以下几个方面:
    光学界面反射:镜片表面或内部光学元件的多次反射。
    衍射效应:光波导结构中光栅的衍射级次泄露。
    材料缺陷:镜片材料内部的散射颗粒或微裂纹。
    结构设计:光机与波导之间的耦合效率不足导致的非预期光路。
    这些杂散光会降低图像的信噪比,使用户在观察虚拟内容时产生视觉干扰,甚至引发眩晕感。


    三、检测方法的技术原理
    目前,主流的AR镜片杂散光检测方法主要基于成像对比法与亮度补偿算法,其核心流程可分为以下六个步骤:
    1.测试图卡设计
    采用5×3排布的方块阵列图卡,每个方块尺寸为30×30至50×50像素。该图卡通过高对比度的黑白图案,激发并捕捉镜片中的杂散光分布。
    2.亮度均匀性补偿
    由于AR镜片(尤其是衍射波导)存在亮度不均匀问题,需先进行平场校正:
    投射全白场至波导样品,提取灰度均值图;
    计算调整因子图,对原图进行像素级亮度补偿,避免局部过曝或欠曝。
    3.多曝光成像
    第一次成像:低曝光(如220灰度),捕捉方块原像;
    第二次成像:高曝光(如30灰度),突出水平与垂直方向的杂散光;
    第三次成像:全黑图卡高曝光,获取背景噪声(如暗电流)。
    4.图像差分处理
    将第二次与第三次成像结果相减,消除背景干扰,得到前景杂散光图(第四图像)。
    5.特征值计算
    在每个方块的边界外生成812像素的预设区域,计算以下特征值:
    杂散光与原像的平均亮度比;
    杂散光与原像的最亮处亮度比;
    水平与垂直方向的杂散光分布差异。
    相关设备推荐:ImageMaster®PROAR工业型光学传递函数测量仪(AR镜片专用)
    用途:专为AR波导/镜片量产线设计的高速、全自动MTF(光学传递函数)检测系统。
    测量能力:一次装夹即可同步完成27个视场的MTF、色差、畸变、效率、相对照度、照明均匀度等参数测试;可定制面纱眩光指数。
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    光学配置:RGB多波长光源、可变出瞳距离与瞳孔尺寸、±50°视场角、线性eye-box扫描。
    精度:MTF精度±1%lp/°,重复性±0.5%;色差精度10″,重复性2″。
    规格:独立设备,1800×1100×1100mm,约450kg


    四、技术挑战与前沿进展
    动态范围限制:高亮度区域易过曝,需结合HDR成像技术;
    实时检测需求:传统方法依赖离线分析,未来可能通过嵌入式传感器实现产线级快速检测;
    仿真辅助设计:利用AnsysOptics等软件预先模拟杂散光路径,减少物理原型迭代次数。


    五、结论
    AR镜片杂散光检测已从早期的定性观察发展为高精度、可重复的量化分析。通过结合亮度补偿算法、多曝光成像与标准测试图卡,可系统评估镜片的杂散光性能,为AR设备的用户体验优化提供关键数据支持。未来,随着计算光学与人工智能的融合,杂散光检测有望实现更高的自动化与智能化水平。

创建时间:2025-09-01 16:16
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