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從醫療診斷到汽車、智能手機、和視頻監控…攝像頭在我們的日常生活中無處不在。所以說如今的數據中有一半是圖像和視頻一點都不夸張，而且其中大部分是通過便攜式系統在終端生成的。與云端相比，終端設備的設計挑戰仍然很多。比如說，如何盡情用智能手機拍攝精美照片的同時，又不必擔心電池電量問題呢？自動駕駛系統如何在無需大規模云數據處理的情況下同時分析來自近10個攝像頭的圖像呢？攝像頭開發團隊常常遇到的痛點包括不斷變化的規格、設計和制造之間的差異，以及設計和組裝多個組件所帶來的復雜性，若想更好地設計出下一代邊緣和普適攝像頭，則需要更新的工具和技術。數字孿生恰巧就是這樣一項技術。數字孿生是一項關鍵的使能技術，不僅適用于飛機或復雜的發電廠，還適用于成像系統。數字孿生能夠通過仿真優化產品生命周期，從而實現更高的規格（避免過度規格設定）和過程控制預測，并支持更早地介入軟件開發。數字孿生還能催生出定制成像系統，例如無需“始終在線”的高效視頻監控攝像頭。在本文中，我們將介紹數字孿生如何通過成像仿真助力成像系統實現更好、更精簡的規格和虛擬測試。

攝像頭系統：精密而又復雜

成像系統是一個多尺度、多重物理量模型，具有多個相互依賴的組件：

鏡頭組從場景中捕捉光子；

CMOS圖像傳感器將這些光子轉換成電子；

圖像信號處理器芯片將原始電子信號轉換成具有不同顏色、去噪且人眼可讀的數字圖像；

數字信號處理器計算數字圖像以獲取信息；

I/O芯片將成像系統與某個外部組件相連；

最后，成像系統必須能夠提供高質量圖像。一般，高質量圖像指用數碼單反相機拍攝的高品質圖像。但是，如果將該標準運用于土壤監測、醫療診斷或自動駕駛的圖像，可能會導致出現過高規格或錯誤的預期結果。下面我們來看看成像系統架構師和團隊如何利用新思科技光學解決方案的成像仿真功能來渲染和優化成像系統的預期成像結果。

工作流程和結果

如以下簡化示例所述，現在已經可以使用CODE V、LightTools和RSoft光子器件工具來仿真圖像。在該示例中，成像系統包含一個由四個鏡片構成的鏡頭組和一個具有微透鏡陣列的1.12微米RGB像素CMOS傳感器。

▲配備四個鏡片和CMOS傳感器的成像系統示例

1. 使用CODE V根據鏡頭組光學特性仿真成像結果 第一步是設計鏡頭組并生成相應的PSF。我們使用CODE V中的圖像仿真（IMS）功能來仿真成像結果。開發者可以將任意2D圖像導入到該工具中，然后定義FFT網格大小并計算通過鏡頭后的PSF網格，并可以添加顏色、相對照度參數和圖像傳感器屬性，如像素大小和像素數量。IMS將根據通過CODE V定義和計算的光學參數來計算輸入圖像的卷積，并輸出由此得到的圖像。

▲右側的輸出圖像是輸入圖像與由CODE V計算鏡頭組光學參數得到的卷積結果然后，開發者可以在模擬圖像上評估圖像質量。通過進一步優化鏡頭組，便可以為目標應用提供所需的圖像質量。 2. 使用LightTools和RSoft光子器件工具仿真雜散光 大多數成像系統都必須經過進一步優化，以避免出現雜散光而影響預期的成像品質。鬼影和眩光是成像系統中的典型雜散光。開發者們可以使用RSoft光子器件工具和LightTools來預測成像系統簡化示例中的鬼影和眩光。由于傳感器的衍射和反射特性，開發者需要預測系統中的雜散光。CMOS圖像傳感器通常是微米大小像素的集合，這些像素會產生強衍射譜，因此必須使用RSoft光子器件工具來獲得該表面的光學特性。更具體地說，DiffractMOD RCWA是縝密計算橫向周期性器件衍射特性的有效工具。它可以輸出各個衍射級的反射/透射功率、全反射/透射、各個衍射級的振幅/相位/角度，以及仿真域中的場分布。所有結果都存儲在BSDF文件中，并可以導出到LightTools來做進一步的仿真。第三步是從CODE V導入鏡頭組幾何形狀，添加傳感器屬性，從RSoft導入BSDF文件，添加光源（下圖中為太陽光源），并使用LightTools的光線路徑工具來運行蒙特卡洛仿真，以分析雜散光所有可能的路徑。仿真結果將類似于右側所示的圖像。