8.Uniformities

 

图像一致性性能分析,光学中心OC测试,颜色一致性CU和非一致性CNU测试,图像对称情况相对一致性测试.

 

此部分包括Optical Center(OC), Color Uniformity(CU), Symmetrical Uniformity(SU) 及 Color Non-Uniformity(CNU)，均对模组color表现有重要意义。

OC测试用于检测模组的光学中心与图像中心的偏差。理想情况下，二者应该吻合。但是实际情况中由于受到产线制程存在公差，并且各家供应商的公差存在差异，因此光学中心与图像中心肯定存在偏差。OC测试可用来评估模组供应商的制程能力，也可用于分析一些IQ issue，如SFR不对称、color uniformity issue等。

CU、RU 和 CNU测试使用bayer raw数据，基于不同的统计方法，分析颜色的对称性及分布。这些测试可用于评估模组系统级别的颜色表现并发现潜在问题，如颜色偏移、非正常颜色响应等。Camera设计及生产制程共同影响测试结果。使用typical模组进行该测试，可分析模组的设计水平；使用limit模组或产线的统计分布数据，可用于分析产线的制程能力。

 

测试准备条件

使用上节SET1中的实验方法正确搭建拍照环境。实验室测试仅使用D50色温即可。

需注意测试目标需要是加diffuser的透射式flat field光源或类似设备，此实验中不可使用反射式灰卡。

Exposure Level

拍照前，为确保与终端实际拍摄时AE的一致性，需确认设备已设置到合适的曝光值。

 

曝光检查区域为上图中的红框范围，具体大小请参考SET1中所述。

CamAnalyzer中的“Capture Assistant”界面的“FF_AE_Checker”可用于检测曝光水平。

 

• OC (Optical Center)

使用光通过opal diffuser在sensor上所成的图像，可以测量module与sensor光心的差异

 

Test result and log output

当使用RAW图进行测试时，需要输入图像的相关信息，例如width，height，color oder等。此类信息可以从供应商提供的“Camera Setting Information Requirement.xlsx”文档中获取。

测试结束后，弹出OC测试结果图。图片和debug log data都保存在与图片相同路径的文件夹中。

OC Specification Limits:

推荐的OC spec如下表所列。根据制程中所用AA机台的不同，可根据实际情况进行调整。

Parameter	AA process Used	AA process Unused
oc_error	40	80

 

PS: OC测试运行同时也会生成CC(Color Calibration)测试结果，可用来比对实验室测量数据与供应商产线测试OTP结果的差异。由于产线制程及OTP烧录条件有限，结果对比可及时发现产线潜在的光源问题，以免错误结果造成的AWB issue。

 

• Color Uniformity

此测试将待测图片分为MxN个ROI，并计算这些ROI的颜色差异，验证模组的color uniformity表现。测试中使用两种频率进行测试，分别为：包含更多ROI的高频(larger MxN)与较少ROI(smaller MxN)的低频。

测试结果可用于分析是否存在由以下原因引起的colour non-uniformity issue：1)异常colour shading表现；2)由sensor响应缺陷或IR-cut filter缺陷引起的diffused colour blemish。

 

CU Specification Limits

 客户购买后会提供完整版CamAnalyzer Spec

 

• Symmetrical Uniformity

 

SU(Symmetrical uniformity)测试方法用于发现如下原因造成的radial colour non-uniformity issue：1)异常colour shading表现；2)由sensor响应缺陷或IR-cut filter缺陷引起的diffused colour blemish。

SU与CU测试叠加，可有效的评估模组的整体color uniformity 水平。

由于CU/SU的表现对AWB,color shading有决定性的影响，而其结果取决于模组的硬件水平。硬件水平的缺陷很难通过ISP 进行补偿，因此CU/SU的验证对最终的图像质量具有非常重要的意义。

Test information

• 处理图片，定义每个color channel的ROI。

 

• 将输入图像按定义划分ROI，所有ROI以center ROI为圆心，组成径向分布的同心圆环。

 

• 分channel，使用如下方法进行计算。使用ROI average计算相应ratio。

SU Specification Limits

 客户购买后会提供完整版CamAnalyzer Spec

 

 

• Color Non Uniformity

此测试基于CPIQ color non-uniformity方法。因CPIQ的方法仅支持测试终端拍摄的经过ISP处理的JPG图片，CamAnalyzer对其进行了修正与改进，使其也能支持模组验证所拍摄的raw域图像，进一步扩大了CPIQ方法的使用范围。

此测试可用于快速预览模组raw域的color uniformity情况。

定性来讲，图形越对称，代表着更好的color uniformity 表现以及更高的模组制程水平。，

定量来讲，测试结果越小，代表着整幅的color偏移越小，color uniformity越好。推荐经验D-max的<=20，对于高端旗舰手机产品，推荐满足D-max <=18。

对于手机经过ISP处理后的照片推荐不超过3

 

通常情况下，IRCF及模组制程均对结果有着重要影响。换句话说，模组设计与供应商的模组制程水平，均为影响uniformity、OC、CU与RU的重要因素。