一、引言
    增強現(xiàn)實（AR）設備的核心性能指標之一是其光學系統(tǒng)的成像質(zhì)量，而雜散光（StrayLight）是影響AR鏡片成像清晰度的關鍵因素。雜散光不僅會導致虛擬圖像的對比度下降，還可能產(chǎn)生鬼影、眩光等視覺偽影，嚴重破壞用戶的沉浸式體驗。因此，建立一套科學、可量化的雜散光檢測方法，對于AR鏡片的研發(fā)與質(zhì)量控制至關重要。

    二、AR鏡片雜散光的來源與危害
    AR鏡片的雜散光主要來源于以下幾個方面：
    光學界面反射：鏡片表面或內(nèi)部光學元件的多次反射。
    衍射效應：光波導結(jié)構中光柵的衍射級次泄露。
    材料缺陷：鏡片材料內(nèi)部的散射顆?；蛭⒘鸭y。
    結(jié)構設計：光機與波導之間的耦合效率不足導致的非預期光路。
    這些雜散光會降低圖像的信噪比，使用戶在觀察虛擬內(nèi)容時產(chǎn)生視覺干擾，甚至引發(fā)眩暈感。

    三、檢測方法的技術原理
    目前，主流的AR鏡片雜散光檢測方法主要基于成像對比法與亮度補償算法，其核心流程可分為以下六個步驟：
    1.測試圖卡設計
    采用5×3排布的方塊陣列圖卡，每個方塊尺寸為30×30至50×50像素。該圖卡通過高對比度的黑白圖案，激發(fā)并捕捉鏡片中的雜散光分布。
    2.亮度均勻性補償
    由于AR鏡片（尤其是衍射波導）存在亮度不均勻問題，需先進行平場校正：
    投射全白場至波導樣品，提取灰度均值圖；
    計算調(diào)整因子圖，對原圖進行像素級亮度補償，避免局部過曝或欠曝。
    3.多曝光成像
    第一次成像：低曝光（如220灰度），捕捉方塊原像；
    第二次成像：高曝光（如30灰度），突出水平與垂直方向的雜散光；
    第三次成像：全黑圖卡高曝光，獲取背景噪聲（如暗電流）。
    4.圖像差分處理
    將第二次與第三次成像結(jié)果相減，消除背景干擾，得到前景雜散光圖（第四圖像）。
    5.特征值計算
    在每個方塊的邊界外生成812像素的預設區(qū)域，計算以下特征值：
    雜散光與原像的平均亮度比；
    雜散光與原像的最亮處亮度比；
    水平與垂直方向的雜散光分布差異。
    相關設備推薦：ImageMaster®PROAR工業(yè)型光學傳遞函數(shù)測量儀（AR鏡片專用）
    用途：專為AR波導/鏡片量產(chǎn)線設計的高速、全自動MTF（光學傳遞函數(shù)）檢測系統(tǒng)。
    測量能力：一次裝夾即可同步完成27個視場的MTF、色差、畸變、效率、相對照度、照明均勻度等參數(shù)測試；可定制面紗眩光指數(shù)。
    速度：單點測量僅0.3s，整片晶圓全視場掃描也能在數(shù)十秒內(nèi)完成。
    自動化：集成晶圓機械手、自動托盤和軟件控制流程，支持透射/反射波導、AR模組及投影儀的定制治具。
    光學配置：RGB多波長光源、可變出瞳距離與瞳孔尺寸、±50°視場角、線性eye-box掃描。
    精度：MTF精度±1%lp/°，重復性±0.5%；色差精度10″，重復性2″。
    規(guī)格：獨立設備，1800×1100×1100mm，約450kg

    四、技術挑戰(zhàn)與前沿進展
    動態(tài)范圍限制：高亮度區(qū)域易過曝，需結(jié)合HDR成像技術；
    實時檢測需求：傳統(tǒng)方法依賴離線分析，未來可能通過嵌入式傳感器實現(xiàn)產(chǎn)線級快速檢測；
    仿真輔助設計：利用AnsysOptics等軟件預先模擬雜散光路徑，減少物理原型迭代次數(shù)。

    五、結(jié)論
    AR鏡片雜散光檢測已從早期的定性觀察發(fā)展為高精度、可重復的量化分析。通過結(jié)合亮度補償算法、多曝光成像與標準測試圖卡，可系統(tǒng)評估鏡片的雜散光性能，為AR設備的用戶體驗優(yōu)化提供關鍵數(shù)據(jù)支持。未來，隨著計算光學與人工智能的融合，雜散光檢測有望實現(xiàn)更高的自動化與智能化水平。