為什么汽車氛圍燈需要標定?

對于常年接觸測量儀器、檢測設備的工程師們來說Calibration(標定、校準)這個詞一定不會陌生,測量設備的標定工作之于標定設備的使用而言,好比吃飯喝水之于我們這般重要。舉個生活中常見的例子,超市中電子秤的去皮功能、以及使用1kg砝碼的數值調教,就是針對電子秤這個產品而言的用戶標定(去皮),廠家標定(1kg計量砝碼調教)。很難想象離開了標定后的檢測設備表現,將會呈現出怎樣的情況。

回歸到光度學色度學的檢測設備,針對于光度/色度學中常見的動輒色坐標±0.003,重復性精度±0.0005的設備來說,標定則會顯得尤為重要。

顏色,怎么樣才能叫測得準呢?

無論是哪一種測量,測量的準確程度,都應該要回歸至概念的定義本身。顏色測量的本質是基于CIE一個光學的計量實驗,以獲得下圖的顏色匹配函數(Color Matching Function)。

但是,在實際應用中,使用得更為廣泛的應該是下圖這種——成像色度計。

這種設備的原理與分光輻射度計測量光譜的方式略微有些不同,它通過在傳感器前放置一個匹配顏色匹配函數的X、Y、Z,XB濾光片,實現對于三刺激值的測量。有意思的地方,以及各家成像色度計的區分度就是從這塊濾片這里開始衍生出很多說法來。

雖說與視覺函數匹配是最終的理想,實際上在濾光片成型的過程中,受到工藝、設備自身局限性等等影響,最終往往會在某個小波段上容易產生一定的偏差。當一項精密工藝放大數十成百倍觀察時,又能有幾個相似的濾光片呢?

精密儀器與精密測量的難度在于,萬分之一的波動,十分之一的體現。特別當測量光源為LED這類功率譜分布較為集中,通常波峰差異值在5-10nm的時候。局部的失配可能會在部分的測量中體現出不可接受的誤差變化。

有問題,就會有方案,對于明確來源的問題,解決起來也變得簡單。設備出現了不準確的情況,首先能夠想到的就是對其進行對標,也就是進行用戶層面的根據實際使用情況的標定工作。成像色度計的做法也是一樣,需要進行的是對標的工作,進行用戶層面的標定工作。那么數據應該對標到什么地方呢?邏輯也很簡單,誰測試得準,就找誰。

所以當問題探討到這里,答案也就呼之欲出了,對成像色度計的標定工作,需要一臺分光輻射度計來配合進行,通過對光譜的精確測量和計算來完成設備的標定工作。簡單來說就是兩臺設備一起測量同一個物體的同一個位置,將兩者數據比對并進行合理的補償,使得兩者測試結果相同的這么一個過程。經過標定后的設備,在實際的測量中的表現將會比未進行標定的設備有一個本質上的提升。

未來

再向前走一步,探索精度的邊界,兩臺設備進行用戶標定的過程中,會不會存在新的問題?答案是肯定的,分光輻射度計,目前仍然是針對于單點的一個高精度測試工具,而成像式色度計本質上是一臺針對于平面的測試設備。如何保證點式設備測試點位是成像式設備中選擇的點位會變得尤為關鍵。

回到氛圍燈的測試可以看到,對同一款產品的不同點位測試,實質上得到的將會是不同的結果,傳統的點式設備使用依賴于人工描點,再進行點位選取的方式進行標定。將會給設備的測量引入不必要且不可控制的人為誤差。

那么,當需要將測試精度進一步嚴謹科學的推進,避免不必要的誤差的產生,需要確保設備在標定過程中兩臺設備測試角度、距離、測試點位等測試條件的高度一致性。同時要求設備的標定過程能夠實現可追溯,可復現。以便于品質以及實驗室研發部門的管理和統一。

這就要求標定過程,需要有一定的自動化能力,能夠實現精密的自動化控制功能。針對此問題,行業通常會采用如下實驗室測量平臺,平臺搭載兩臺測試設備,通過結構設計——實現對產品的自動化測量和設備的自動化標定功能。

機械與軟件的加入,量化了測試、標定過程中的過程參數,減少了高精度操作過程中的人為因素干擾。實現每一個動作的量化、高精度追溯、高精度復現這三個重要功能。

這是目前行業內常用的成熟的解決方案,也是一些第三方檢測機構、主機廠和Tier 1的選擇。再往前走,又會是一副怎樣的光景呢?答案還不得而知,光色和光色的伙伴們仍在探索路上披荊斬棘,尋找下一個問題的答案。