自動駕駛中常用的智能傳感器主要有激光雷達、毫米波雷達和車載攝像頭。車載攝像頭作為一種應用范圍最廣的視覺傳感器，目前仍將是占主導地位的車用智能傳感器。

蘇州艾微視圖像科技有限公司為自動駕駛打造高品質的車載鏡頭和攝像頭，目前有完整地組裝及測試解決方案。而黑燈工廠加上MES系統的自動化生產線，更能讓車載攝像頭模組全自動智能化產線如虎添翼。

01車載攝像頭的重要性

特別是自動駕駛常用的傳感器有車載攝像頭，激光雷達，毫米波雷達等，當前的交通法規中，視覺仍然是最主要的感知手段，在未來很長一段時間攝像頭都將在車載智能傳感器占據主導地位。

從最早的倒車影像、行車記錄儀、流媒體后視鏡等用來記錄或拓展駕駛員感官功能的應用，現在的車載鏡頭已應用于自動泊車（APA）攝像頭、駕駛員和乘客監控系統（DMS和OMS）攝像頭，雙目和三目攝像頭也已成熟量產。7月1日，電子后視鏡新國標GB15084-2022實施，意味著國內汽車可以用電子外后視鏡（CMS）取代傳統后視鏡，開啟了CMS量產元年。

從車載攝像頭的發展歷史看，一個方向是更多應用場景；另一個方向是感知，需要更高的分辨率和更小的像素單元。對鏡頭的要求也越來越多，現在車載攝像頭的鏡頭涵蓋了更多焦距、更多視場角、更遠調焦距離，而車載攝像頭的測試也更加嚴格，目前有高低溫測試或Flare測試；自動駕駛用的攝像頭還要做內參標定，通常，這些測試只體現在模組端，鏡頭端測試變化不大。

目前車載攝像頭的應用場景主要有四大類：艙內、側后視、環視及前視；每個場景使用的攝像頭都有不同的功能，對鏡頭的要求也不一樣，比如艙內攝像頭，需要在可見光和紅外光下成像；前視攝像頭需要隔著擋風玻璃成像，是目前鏡頭測試中比較特殊的應用。

車載攝像頭的主要成本構成包括：圖像傳感器、光學鏡頭和模組封裝。其中光學鏡頭約占模組成本的20%，雖然價格沒有圖像傳感器高，但是其重要性最高，因為光學鏡頭是車載攝像頭成像的第一步。攝像頭成像質量的好壞70%都是由鏡頭決定的。未來幾年，車載攝像頭還將持續發展，艾微視認為，無論是從車載鏡頭的功能性、特殊性和成本來考量，對車載攝像頭進行有針對性的測試非常必要。

02自研車載鏡頭測試方案解決用戶痛點

針對鏡頭最基本的光學參數：MTF（離焦）、焦距、場曲、像散等，艾微視開發了鏡頭測試設備。采用鏡頭產線的主流逆投影方式測試鏡頭光學參數，將物像位置顛倒在倒像位置，利用目標圖卡和多只成像CCD，測試離焦或焦距等最基本的光學參數。

艾微視的逆投影鏡頭測試設備的測試項目涵蓋：軸上MTF/軸外MTF、EFL/FFL、景深/DOF、場曲、像散、像面傾斜、相對照度。對主流8倍攝像頭進行的測試表明，測試效果非常好，測試項目都可以量化，數據可以和鏡頭規格書完美對應，誤差極小。

多年來，艾微視一直在車載攝像頭模組AA設備領域耕耘，結合在模組AA方面的經驗，以離焦曲線理論模擬AA效果，多維度分析鏡頭的品質。以前的鏡頭測試設備只是從某個參數達到的閾值來判斷鏡頭的等級，而多維度判斷更有助于挑選出合適的鏡頭。

車載鏡頭的雜散光測試非常必要。但鏡頭雜散光測試設備一直處于車載攝像頭模組廠不太受重視的地位，很多鏡頭廠商的鏡頭雜散光測試還是采用比較原始的人工判斷方式，既效率低下又可能出現漏判誤判。

最新發布的車載攝像頭圖像質量標準IEEE P2020討論稿已將雜散光測試作為一項重要內容，因為雜散光會降低圖像對比度和圖像質量，而且會遮擋目標信息，使整個系統失效。

車載攝像頭的成像環境和光照環境比較復雜，比如逆光環境中需要面向太陽光成像，還有迎面來車的大燈或路燈、信號燈，以及遍布攝像頭視野各個位置的各種車燈。

引起雜散光最主要的原因是透鏡和鏡頭，包括透鏡表面臟污或鍍膜不良，造成光線在透鏡表面發生折反射；透鏡邊緣沒做涂黑處理、結構面未做消光處理也會發生反射；強光下孔徑光闌強光衍射也是雜散光的一個重要來源。此外，探測器表面的保護玻璃也會引起雜散光，甚至封裝工藝、金手指或PCB表面的元器件反光也會造成雜散光。

針對這個問題，艾微視開發了鏡頭雜散光測試設備，采用與逆投影測試設備類似的成像架構，只不過不是采用逆投影方式。該設備的弧形導軌上有LED點光源，經過鏡頭在CMOS上成像，根據成像效果來判斷雜散光狀態。

雜散光測試軟件也是艾微視自主開發的，它和已有的雜散光測試方法有一些區別。現在的雜散光測試（如ISO 9358）是用測量點擴散函數的方法來測試雜散光，而艾微視結合了機器視覺方面的經驗，通過點光源成像的灰度值來判斷雜散光，不僅可以準確區分非目標光源以外的異?；叶戎担€可以根據灰度值異常、形態學特征區分鬼影、光刺或炫光等不同類型雜散光，更便于追溯引起雜散光的原因。

現在，鏡頭廠商是用偏心儀來測試鏡頭的光軸，將鏡頭固定在一個旋轉平臺上，繞著鏡頭的機械中心軸旋轉，觀察鏡頭上方十字標在鏡頭下方的成像傳感器上的成像，通過成像畫出圓的半徑；還要測試鏡頭的放大倍率來計算鏡頭的光軸夾角，以指導鏡頭廠商裝調出更好的鏡頭。實踐證明，艾微視的鏡頭光軸測量設備測試得出的鏡頭光軸更符合實際應用場景。

在自動駕駛中，要求對攝像頭的光軸進行標定，以建立世界坐標系和圖像坐標系的映射關系。首先將世界坐標系下的信息變換到相機坐標系，然后再將投影變換到像素坐標系，其中從相機坐標系變換到像素坐標系的過程涉及到攝像頭的內參。

一般來說，鏡頭的外參只和攝像頭在車上的安裝位置有關，但在攝像頭的AA過程中發現，俯仰角和偏航角和鏡頭本身的狀態也有關。如果要得到一致性更好的鏡頭，就需要對鏡頭的俯仰角和偏航角進行管控。

對一顆理想的鏡頭來說，使用AA工藝掃描其離焦曲線可以完美擬合成像面，在角度調整后可以得到重合的鏡頭光軸和姿態基準軸，“但實際的鏡頭并不是理想的光學系統，其姿態基準軸和鏡頭標定的內參光軸是有一定偏差的?！?/p>

艾微視在國內最早將內參標定引入了AA，很早就發現很難調整出一顆內參中心和鏡頭姿態中心重合的鏡頭產品。針對這個問題的很多驗證表明，只靠AA工藝達不到想要的狀態，所以艾微視開發了鏡頭光軸測量設備。在鏡頭測試中使用六軸調整和內參標定，在鏡頭測試時調整鏡頭姿態，再結合內參標定得到鏡頭光軸和基準軸的偏差，幫助鏡頭廠商開發更適合自動駕駛應用的鏡頭。

艾微視有一款帶中繼鏡的標定設備，其占地面積僅為3m2，相比現有設備，減少了測量范圍和讀圖數量，提高了生產效率。之前需要讀15-16張圖片，優化后只需讀1張圖片，讀圖時間由30″縮至10″。該設備換型快，步驟少，操作簡便，治具由幾穴降至1穴。

03智能制造助力8M車載攝像頭量產

針對8M車載攝像頭生產測試，艾微視開發了一系列測試設備和部件，有助于完成模組的整個生產過程，其中有幾個比較特殊的設備。

艾微視的高低溫老化設備可以在85℃和-40℃之間高低溫交替，多次循環檢測相機的工作電流和幀率。

為了更全面地保證攝像頭的成像品質，艾微視的高低溫成像測試設備在上一代高低溫離焦測試設備基礎上進行了全面升級，除了清晰度、離焦測試外，通過切換光學環境，還可拓展顏色、灰階、動態范圍、畸變等測試項目，全面把控攝像頭在高低溫下的成像變化。

艾微視還針對模組專門開發了雜散光測試設備，以解決鏡頭以外的擋風玻璃或封裝引起雜散光的問題。通過對鏡頭測試設備和測試環境的升級改造，使測試更貼合車載鏡頭的實際使用場景。

關于自動駕駛應用，自動泊車和自動駕駛攝像頭都需要進行標定，目前標定流程基本上都是使用相機拍攝具有一定特征點的靶標。艾微視使用7個盤用攝像頭拍攝一系列圖片，然后進行內參計算，將得到的內參存在相機內存中，方便后續使用時調用。為了知道內參是否準確，產線上還要用三角測距設備來驗證內參的準確性，方法是用相機拍攝兩個有一定距離的靶標，根據內參標定的數據計算這個靶標距離和實際距離的誤差。

據介紹，從2014年第一代AA設備研發成功之后，艾微視一直在對AA設備進行升級迭代，目前已推出第六代AA設備。新設備在前幾代的基礎上進行了光學、電子、軟件、機械方面的全面升級，兼容性、功能性和穩定性都是有了很大提升。特別是，第六代AA設備支持上下料手自一體，可以快速升級成全自動智能化產線，滿足客戶實現黑燈工廠的需求。

04為自動駕駛探索與突破賦能

艾微視成立于2007年，一直在深耕光學圖像傳感器領域，目前在國內車載攝像頭組裝測試領域處于領跑地位。除了車載攝像頭外，艾微視在激光雷達和毫米波雷達方面也有成功交付的設備，在安防、醫療、3C領域也有成功的客戶解決方案。

艾微視的新工廠已經建成，將面積從2000m2提升到1萬m2，2條線組裝線升級至18條組裝線；20m2實驗室升級為120m2，打樣室從25m2升級為100m2。

目前，艾微視在鏡頭和攝像頭方面都有相應的組裝測試解決方案，有助于提高自動駕駛感知硬件的品質，助力自動駕駛的創新和發展。未來，艾微視將繼續與各領域的客戶精誠合作，提供感知硬件的高精密組裝與測試設備服務，共同實現雙贏。

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