先进的测量系统能够在配套软件中提供MTF测试，使用户能够测试相机的光学性能，确保HUD图像失真的精确评估。有些系统采用ISO 12233方法来测量MTF，利用斜边模式来确定成像系统的性能，对相机的性能进行非常严苛的评估。采用这种方法时，将待成像的物体呈一定的倾斜角度置于相机前面，确保物体中的黑白界线与相机CCD像素的垂直轴不相匹配。由于每个像素接收到的亮度值并不一致，相机必须能够确定亮度值的亚像素差异，以确保在其穿过传感器像素时，能够投射亮区域与暗区域之间的边缘位置。

通过评估成像系统对“边缘”的反应，该过程反映了相机传感器的有效分辨率，以及相机生成清晰、精确图像的能力。该反应称为“边缘扩散函数（ESF）”。如果测量系统能够基于这些方法评估它们相机的性能，则能够非常可靠地确定HUD图像失真的原因，从而极大地减少图像分析中的误差幅度。

图9 - 在用于计算相机ESF参数的斜边测量中，将目标图像旋转偏离CCD像素轴5度。红色线条显示的是每条像素线感兴趣区域的亮度截面。

多项测量的测试序列

由于HUD投影的独特性质以及车辆驾驶员对可见性的要求，包括物体亮度和上文所述的定位条件，HUD测试和测量过程通常会涉及多个步骤，才能执行完整的质量评估。根据 SAE J1757-2 标准，测量系统必须在交错模式的棋盘格图像上执行亮度测量，以确定环境光线下白色和黑色投影的虚拟图像对比度。测量系统还必须确定虚拟图像的亮度均匀性和非均匀性，以及与目标虚拟图像相比的色度。此外，如上所述，还必须进行其他测量来确定图像失真和像差，以确保与目标虚拟图像相比，实际虚拟图像具有精确的图像形状和位置。

图10 - 上面的测试序列软件通过10个步骤来编程，从均匀性到MTF线对分析，全面涵盖，一次性对HUD投影执行多项测量。

要对HUD进行完整的评估，所需执行的所有测量的复杂性不仅取决于测量硬件的灵活性，还取决于测量软件的局限性。如果所选的测量系统采用的软件每次只能执行一项测量，或者测量系统采用专为特定测量应用开发的多个软件包，那么完整的测量过程可能会非常耗时。举例来说，制造商在应用中采用亮度系统进行亮度测量，然后另外配备一套视觉检测系统来测量物体位置，这样将会非常耗时。事实上，制造商可以采用自动化测试序列软件，通过单一的系统就能快速、连续执行多项测量。测试序列软件程序允许在统一的软件环境中，将不同的测量准则、POI和检测公差编程到一系列单独的步骤中，然后按顺序对HUD完成多个部分的评估。这将使测量系统能够自动执行亮度、色度、位置和距离测量，从而完成对HUD多个方面的评估，无需因为全新的准则或系统更换而重新对测量软件进行编程。

结论

随着SAE J1757-2标准的最终确定和出台，以及HUD市场的快速增长，汽车制造商和供应商对高效测量系统的需求将会日益增加，以确保产品能够符合该标准，同时维持自己在汽车行业的各种合作关系和市场竞争力。由于SAE标准符合性成为了HUD选择的基准条件，制造商的竞争优势将体现在能否快速、高效地生产出优质产品，确保实现自身技术的最佳价值。由成像亮度计或色度计及先进的测试定序软件组成的HUD自动化测量系统将可以极大地缩短HUD评估时间，从而实现生产级高效测量，确保符合该标准的同时，还能降低生产成本，并加快产品上市时间。