文章目录
- 前言
- 1. 线阵相机结构光评估
- * 确认外界光源是否满足
- * 镜头的确认
- * 确认物距
- * 确认抓拍宽度
- 2. 图像优化
- * 如何确认当前的帧率
- *关于拖影的解决方式
- *关于适应更高的速度
- *关于获取车速的讨论
- *延伸几个比较难的解决场景和解决方案
前言
前段时间应公司结构要求，需评估结构和硬件，主要围绕线阵相机图像质量上，在此记录下调试过程中的一些经验，希望能给同行一些方向，互相学习。
1. 线阵相机结构光评估
* 确认外界光源是否满足
评估光源是否满足的要求是图像无太大压缩，无太大拉伸（10%以内）的情况下，模拟增益不超过4dB，gamma增强不超过0.7的情况下，图像亮度正常， 图像整体亮度基本均匀，无暗条纹等情况。
P.S:
图像无压缩，无拉伸可以确认行频和当前车速基本匹配，此时定下了曝光时间。
模拟增益和gamma是DSP放大，放大会导致噪点的出现，因此需要做一些控制。
图像亮度均匀是判断外界灯的角度，灯的排版是否合理的有效依据。
量化工具可以使用照度计。
* 镜头的确认
镜头确认需要保证像素点都使用到（比如2048的宽，那么绝大部分的像素需要可见），因此镜头的选择尤其重要。
在选择镜头匹配到所有像素时(width），也需要考虑到抓拍的宽度，尽量满足抓拍的宽度要求（比如客户要求2米等重要指标）
* 确认物距
首先确认客户需要使用的环境，确认物距距离，按照物距距离模拟环境， 相机不动， 运动的传送带等通过一种控制
转动的工具，比如马达类的电机转速等，在上面贴一些字符，方便视觉上调整行频，保证图像不被拉伸和压缩。
* 确认抓拍宽度
a. 先让抓拍模式设置为连续；
b. 调整heigh为128或256，调整曝光时间和行频，确保图像不压缩和拉伸；
c. 调整gamma等，确认图像正常曝光；
d. 可以找一些白色的条状物体模拟边缘， 移动物体让图像刚好在最边缘，使用卷尺测量横向距离，如果不满足客户要求，
做结构上的调整，原则上物距越远， 可看到的横向（width）越大。
P.S:注意晃动的时候，使用比较长的杠子，避免手进入可视区，误以为杆子边缘可见(手的物距高于杆子)
2. 图像优化
* 如何确认当前的帧率
1）帧率= 行频(Hz)/高(当1/行频大于曝光时间的前提下)， 当行频比较高的时候，帧率也会高， 但行频的突破需要曝光做牺牲，比如
曝光1000us，如果要出30fps， 如果height为32， 那么行频就是1000，此时如果想要帧率继续提高， 就要求行频提高，
行频提高需要曝光减少， 他们的倍数关系一致。
2）当1/行频小于曝光时间时，帧率由曝光决定， 帧率 = 1/曝光时间/图像行高
在调试过程中， 设置过程如下：
设置Height， 设置行频，确认图像是否拉伸或压缩， 如果压缩， 增大行频， 行频如果最大依然压缩， 降低曝光时间，
如果此时图像比较暗， 优先提高外部亮度，或增加增益（不推荐）
*关于拖影的解决方式
1）对于要做尺寸测量之类，或人脸识别算法之类的场景， 像素精度有一定的要求，一般要求不超过1/2个像素。
2）拖影对人工智能不造成影响条件是 曝光时间 * 相对运动速度 ≤ 相对运动速度的需求
例如曝光时间400us，小车按照10km/h的速度从相机上行驶， 分辨率为20484500， 整体视野2m * 4.5m（车长），像素精度要求1/2。
曝光时间 * 相对运动速度（相机固定） = 400/1000000 * 2.781000 = 1.112mm
垂直方向像素精度 ： 4500（视野范围的垂直方向） / 4500 * 1/2 = 0.5mm
因此无法满足场景
解决方式： 降低曝光时间（要求外界亮度足够）或降低传送带的运动速度
关于线阵相机调试后的效果，传送
*关于适应更高的速度
关于相对速度变化的场景， 如果保证线阵相机抓拍图像正常？
1）需要确认当前适配的最大速度依然不变形，首先是确认可设置的最小曝光时间， 目前发现曝光在120us以下的情况，图像依然不欠曝(或微欠曝)，基本能保证速度能到35km/h。
2）保证曝光不变形的情况下，然后确认图像亮度，如果亮度不足可以适当增益模拟增益和数字增益，有限模拟增益。如果客户对分辨率没有特别的要求，可以适当降低分辨率(BIND)。
*关于获取车速的讨论
因为图像变形和车速正相关， 所以必须有一个测速的模块， 如果是匀速的传送带相关的场景，使用一套ISP参数即可。
测速模块如果有更好的解决方案， 希望一起讨论下，方便提高产品竞争力， 谢谢！
*延伸几个比较难的解决场景和解决方案
场景1：通过测速模块工程中停止或变速
场景2：在线扫过程中停止， 加速，减速。
解决方案： 目前需要评估一种测速，当速度变化后设置图像ISP，但这样会增加链路层传输的时间（调用API）,导致抓拍可能丢了一些帧（特别是单帧比较小的情况）
场景3：如果被扫距离不固定，如何做到图像最优化？
该问题如果有解决方案，欢迎指导。
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