Automatic exposure control for optical inspection systems in augmented reality headwear manufacturing

Abstract

This thesis presents an automatic exposure control algorithm for optical inspection systems used in augmented reality (AR) headset manufacturing. Traditional auto-exposure methods that are designed for visually pleasing results in photography, are usually not suitable for metrology applications where saturation must be strictly avoided to preserve measurement accuracy. Improving the speed and robustness of automatic exposure control in AR test systems improves the throughput and reliability of the test system, providing added value. It is also important to minimize the amount of tuning parameters required for the algorithm to work, to make it easy to use.

This thesis covers the operation of augmented reality headwear, camera operation, and automatic exposure control, as well as methods for testing automatic exposure control systems. The work then presents the proposed automatic exposure control methods and the testing framework. The experimental work focuses on testing image brightness estimation, exposure time prediction performance, and benchmark testing of different exposure control algorithms. The brightness estimation testing and exposure prediction is simulated on an offline dataset, and the benchmark testing is performed on two different camera models.

The results of the experiments show that simplest presented algorithm is able to perform well on various display test patterns and at least on the tested camera models without configuration changes, and the most complex tested algorithm works on the tested camera with lower noise levels, but is unable to function on the tested camera with significantly higher noise levels.

Tämä diplomityö esittelee automaattisen valotuksen säätöalgoritmin, joka on suunniteltu lisätyn todellisuuden (AR) lasien valmistuksessa käytettäville optisille tarkastusjärjestelmille. Perinteiset automaattiset valotusmenetelmät on kehitetty tuottamaan valokuvauksessa visuaalisesti miellyttäviä kuvia, eivätkä ne yleensä sovellu metrologisiin sovelluksiin, joissa mittaustarkkuuden säilyttämiseksi tulee välttää saturaatiota. AR-testijärjestelmissä automaattisen valotuksen säädön nopeuden ja luotettavuuden parantaminen tuottaa lisäarvoa parantamalla koko järjestelmän suorituskykyä ja luotettavuutta. Lisäksi on tärkeää minimoida algoritmin vaatima viritysparametrien määrä, jotta sen käyttöönotto on helppoa.

Työssä käsitellään lisätyn todellisuuden lasien toimintaa, kameroiden toimintaperiaatteita ja automaattista valotuksen säätöä sekä menetelmiä automaattisen valotuksen säätöjärjestelmien testaamiseen. Tämän jälkeen esitellään ehdotetut valotuksen säätömenetelmät ja testausmenetelmät. Kokeellinen osuus keskittyy kuvien kirkkauden arvioinnin, valotusajan ennustamisen suorituskyvyn sekä erilaisten valotuksen säätöalgoritmien vertailutestaukseen. Kirkkauden arviointi ja valotusajan ennustaminen testataan tallennetun aineiston avulla, ja lopulliset algoritmien vertailutestaukset suoritetaan kahdella erilaisella kameramallilla.

Kokeiden tulokset osoittavat, että yksinkertaisin esitellyistä algoritmeista suoriutuu hyvin erilaisilla näyttötestikuvioilla ja ainakin testatuilla kameroilla ilman kokoonpanomuutoksia. Monimutkaisin testattu algoritmi toimii alhaisemman kohinatason kameralla, mutta ei kykene toimimaan kameralla, jossa kohinataso on selvästi korkeampi.