相机传感器质量测试 - 以 640x480 分辨率和 20 照度评估垂直视场

项目
03/21/2023

摄像头传感器质量测试是一项可选测试，适用于包含一个或多个内置摄像头的系统（例如：手机、笔记本电脑、平板电脑和一体机）。此测试用于验证系统能否提供高质量的实时拍摄体验。

此测试不需要专用的照明室；可以使用所述的测试设置在标准办公室环境中执行此测试。

此测试在 Windows Hardware Lab Kit (Windows HLK) 中实现。这些 Windows HLK 测试用于测量在以各种分辨率捕获流视频期间通过受测设备 (DUT) 捕获的图像的视频流和质量。指定的海报（包含颜色和图像清晰度特征）的图像在受控照明条件下捕获。

这些测试评估以下几个方面的关键视频质量指标：

图像敏锐度
噪音
色彩质量
Geometry
定时

测试详细信息


规范	System.Client.Camera.VideoCapture.SensorQuality
平台	Windows 10，客户端版本 (x86) Windows 10，客户端版本 (x64)
支持的版本	Windows 10 Windows 10 版本 1511 Windows 10 版本 1607 Windows 10 版本 1703 Windows 10 版本 1709 Windows 10 版本 1803 Windows 10 版本 1809 Windows 10 版本 1903 Windows 10 的下一次更新
预计运行时间（以分钟为单位）	5
类别	基准
超时（以分钟为单位）	10
需要重启	false
需要特殊配置	是
类型	manual

其他文档

此功能区域中的测试可能会有其他文档，包括先决条件、设置和故障排除信息，这些内容可在以下主题中找到：

System.Client 其他文档

运行测试

在运行测试之前，请按照以下测试要求中所述完成测试设置：网络摄像头测试先决条件。

有关设置测试的分步说明：

观看以下视频演示。

运行视频测试需要以下附加测试设备：

视频测试图表：
- xRite ColorChecker 图表。请参见“图 1. 视频测试图表”。
- 美国国家标准和技术研究院 (NIST) 校准照度计（例如 INS DX-100）。照度计每年应校准一次。
- 测试图表（“REF _Ref311027164 \h 图 1. 视频测试图表”中所示）的打印输出，使用高质量喷墨打印机（例如 HP Z2100）在粗面纸上打印。可从以下位置访问并打印此高分辨率 PDF 测试图表：HCK 视频测试图表。
- 打印测试图表后，装载颜色检查器与测光表。测光表传感器和显示器都应装载在视场中。这允许你在测试时测量光级别，以及通过从捕获的图像中读取显示来验证光级别。
可调光的灯
- 两个 Impact 灯架。只要能够实现本主题中所述的定位，任何类型的支架都可接受。
- 两个具有反光镜的灯座；例如，Impact 5 英寸反光镜泛光灯套件。
- INSTEON 插入式灯调光器模块。任何类型都可接受，只要它具有两个插头，以便你可以同时控制两个灯（具有相等的照明），并进行精细调整以实现目标 80 和 20 勒克斯 (+/- 10%)。
- INSTEON 无线键盘 RemoteLinc 2（可选）。
- 3 转 1 延长线。任何类型都可接受，只要它可以连接到 Insteon 调光器模块。
- 两个飞利浦 424382 11 瓦 A19 可调光 LED 灯泡
“REF _Ref311027182 \h 图 2. 视频测试设置”中显示了示例 DUT 和照明配置。此示例中使用的照明是测试目标上照度为 20 和 80 勒克斯的 A19 LED 照明。

运行视频捕获测试

使用 Windows HLK Studio 测试计划程序开始测试。
如“REF _Ref311027182 \h 图 2. 视频测试设置”中所示定位 DUT。
关闭所有环境照明。
测试会提示你设置光级别和测试位置：
1. 在光设置模式下，测试会自动使屏幕变暗，以便精确测量光级别。
2. 调节调光器，以获取所需的照度。可接受的范围为 18 到 22 和 72 到 88。
3. 确认光级别以及从摄像头到目标图表的确切距离。
如果系统同时具有前置摄像头和后置摄像头，请针对第二个摄像头重复步骤 2 到 4。

故障排除

有关 HLK 测试失败的常规故障排除，请参阅排查 Windows HLK 测试失败问题。

有关故障排除信息，请参阅排查 Device.Streaming 测试问题。

特定错误的故障排除

错误	说明/解决方法
设置：测试找不到感兴趣区域 (ROI)	测试将在测试中的已知位置查找感兴趣区域 (ROI) 标记（黑色圆圈和白色圆圈）。如果无法识别 ROI 标记，测试将无法正常运行。如果无法检测到 ROI，原因可能是摄像头瞄准不当或从摄像头捕获的视频不可用（例如太暗）。如果预览窗口不是可用视频（例如纯灰度图像，由于捕获失败或太暗），请退出测试，并在测试照明条件下使用独立摄像头应用程序（例如 AMCap）下验证摄像头功能，然后再继续。如果预览窗口提供具有清晰可识别 ROI 标记的可用图像，请根据测试过程条件重新定位摄像头。
设置：感兴趣区域不在摄像头的视场中	测试将在测试的已知位置查找 ROI 标记。如果无法识别 ROI 标记，测试将无法正常运行。你可能需要将视场较小的摄像头（例如后置摄像头）放置在距离测试目标 0.5 米以上的位置，以捕获所需的 ROI。根据测试过程重新定位摄像头，并验证摄像头在测试照明条件下能否提供可用图像。为避免对视场要求的测量不准确，请在测试应用程序中输入新的距离。

设置：测试找不到感兴趣区域 (ROI)

测试将在测试中的已知位置查找感兴趣区域 (ROI) 标记（黑色圆圈和白色圆圈）。如果无法识别 ROI 标记，测试将无法正常运行。如果无法检测到 ROI，原因可能是摄像头瞄准不当或从摄像头捕获的视频不可用（例如太暗）。

如果预览窗口不是可用视频（例如纯灰度图像，由于捕获失败或太暗），请退出测试，并在测试照明条件下使用独立摄像头应用程序（例如 AMCap）下验证摄像头功能，然后再继续。

如果预览窗口提供具有清晰可识别 ROI 标记的可用图像，请根据测试过程条件重新定位摄像头。

设置：感兴趣区域不在摄像头的视场中

测试将在测试的已知位置查找 ROI 标记。如果无法识别 ROI 标记，测试将无法正常运行。

你可能需要将视场较小的摄像头（例如后置摄像头）放置在距离测试目标 0.5 米以上的位置，以捕获所需的 ROI。根据测试过程重新定位摄像头，并验证摄像头在测试照明条件下能否提供可用图像。为避免对视场要求的测量不准确，请在测试应用程序中输入新的距离。

排查位置问题

本部分显示了最常见摄像头定位问题的三个示例。为了帮助解决这些类型的问题，Windows HLK 保存了图像文件（查找文件名中包含“ROI”的文件）的已标记版本。已标记的文件在图表上的关键位置包含较小的红色、绿色和蓝色标记。标记如下所示：

位于四个黑色圆圈和白色圆圈中心的绿色圆点。
在色卡中标记每个颜色四方形的边界的四个红色圆点。
位于白色和灰色倾斜边缘图中心的红色圆点和绿色圆点。红色圆点应覆盖绿色圆点（使其隐藏起来），或者两个圆点应相距 5 个像素以内。
对于水平 MTF 度量，勾勒出感兴趣区域的四个红色圆点。倾斜边缘应在此区域中，其大致角度为与垂直方向成 7 度角。
对于垂直 MTF 度量，勾勒出感兴趣区域的四个蓝色圆点。倾斜边缘应在此区域中，其大致角度为与水平方向成 7 度角。

在“图 3. 由于梯形失真而定位不正确”中，ROI 标记不构成矩形，因为摄像头与目标不垂直。

梯形失真问题

在“图 4. 位置不水平”中，位置标记构成一个相对于视场旋转的矩形。

摄像头不水平

图 5。居中不正确，显示位于视场之外的两个或更多图像标记。

未居中