概述
我们为图像质量测试开发定制化方案 | 并非所有图像质量挑战都适合标准测试方案。 新型传感器技术、非标准光学系统、高要求的使用场景以及新兴应用，往往会提出一些问题，而现有测试图表、光源或标准答案均无法单独解决。这正是“图像质量方案”大显身手之处。“图像质量方案”是由我们的iQ-Lab工程师开展的一项系统化研究。 我们将针对您的具体测试难题进行深入探讨，研究在受控的实验室条件下是否以及如何能够解决该问题。最终形成一份清晰、有据可查的方案，其中明确界定了相关关键性能指标、建议的测试方案以及尚待解决的未决问题。 每当遇到过于罕见或过于复杂、无法通过我们的标准现成解决方案解决的问题时，我们都会建议采取这一步骤。与其立即投入设备或开展大规模测试计划，不如先从一个针对性强的方案入手，该方案将为您规划出通往可靠且可重复测量的路径。 问题探索：我们分析您的应用场景、设备及目标，以明确真正需要测量的内容。方案研究：我们确定可在实验室中表征该问题的指标、标准、图表及Illumination条件。规划实施路径：您将收到一份方案报告，其中包含建议的测试方案、已识别的风险以及推荐的后续步骤。
我们构建量身定制的图像质量测试方案 | 并非所有图像质量挑战都适合标准测试方案。 新型传感器技术、非标准光学系统、高要求的使用场景以及新兴应用，往往会提出一些问题，而现有图表、光源或标准本身无法单独解答。这正是“图像质量方案”发挥作用之处。图像质量方案是由我们的iQ-Lab工程师开展的一项结构化研究。 我们将针对您的具体测试难题进行深入探讨，研究该问题是否以及如何能在受控的实验室条件下得到解决。最终形成一份清晰、详实的方案报告，其中明确界定了相关关键性能指标、建议的测试方案以及尚待解决的未决问题。 每当遇到过于罕见或过于复杂，无法通过我们的标准现成解决方案解决的问题时，我们都会建议采取这一步骤。与其立即投入设备或启动大规模测试计划，您不妨从一个针对性强的方案入手，该方案将为您规划出通往可靠、可重复测量的路径。 探索问题：我们分析您的应用场景、设备和目标，以明确真正需要测量的内容。研究解决方案：我们确定可在实验室中表征该问题的指标、标准、测试图表及Illumination条件。记录实施路径：您将收到一份概念报告，其中包含建议的测试方案、已识别的风险以及推荐的后续步骤。
并非所有图像质量挑战都适合标准测试方案。新型传感器技术、非传统光学系统、高要求的使用场景以及新兴应用，往往会提出一些问题，而现有的测试图表、光源或标准答案往往无法单独解决。这正是“图像质量方案”大显身手之处。
“图像质量概念”是由我们的 iQ-Lab 工程师开展的一项结构化研究。 我们将针对您的具体测试难题进行深入探索，研究该问题是否以及如何能在受控的实验室条件下得到解决。最终形成一份清晰、详实的方案报告，其中明确界定了相关关键性能指标、建议的测试方案以及尚待解决的未决问题。
每当遇到过于罕见或过于复杂、无法通过我们的标准现成解决方案解决的问题时，我们都会建议采取这一步骤。与其立即投入设备或开展大规模测试计划，不如先从一个针对性强的方案入手，该方案将为您规划出通往可靠、可重复测量结果的道路。
探索问题：我们分析您的应用场景、设备和目标，以明确真正需要测量的内容。
研究解决方案：我们确定可在实验室中表征该问题的指标、标准、图表和Illumination条件。
记录实施路径：您将收到一份方案报告，其中包含建议的实验设置、已识别的风险以及推荐的后续步骤。
为何从概念开始
概念是一种经过深思熟虑的微小第一步，旨在为您的重大决策提供保障。
降低风险
先进行验证
明智投资
实验室专业领域
充分利用我们在计量学方面的专业知识、标准知识以及定制测试图和Illumination解决方案的能力。
从构想到信心
每个阶段都建立在前一阶段的基础上，因此只有在前一步取得成果后，才能继续前进。
步骤 1：图像质量概念
步骤 2：概念验证
步骤 3：测试与设备
凭借行之有效的方法，您可以充满信心地继续前进——无论是通过我们在 iQ-Lab 进行的全面特性分析，还是选用合适的 Image Engineering 设备进行内部测试。
示例概念
医疗 · 智能手机成像
皮肤纹理测量
当标准测试目标在极近距离聚焦时显得过大，如何测量智能手机与皮肤镜组合在该距离下的细微细节还原能力？
我们对测试样本材料、再现比例和Illumination进行了探索，最终确定定制的透射式枯叶测试样本是实现可靠纹理测量的唯一可行方案。
➤ 符合 ISO/TS 19567-1 标准的纹理再现
➤ 定制高分辨率测试样本概念
➤ 概念验证及后续测试
工业 · 光源
紧凑型生产线Illumination
CAN 将多光谱校准光源设计得足够紧凑，以便在不牺牲均匀性的前提下，改装到空间受限的相机生产线上？
我们研究了光纤耦合的 iQ-LED 系统，评估了多种配置下的光强和均匀性，以寻找实现小型化、高质量输出的最佳方案。
光谱可调、输出均匀
强度与均匀性经实验室验证
为原型开发指明了明确方向
半导体 · 自动检测
晶圆缺陷检测
基于摄像头的系统CAN可靠地检测和分类晶圆上的外观缺陷？这需要满足哪些光学和成像要求？
在第一阶段的可行性研究中，我们根据具体的图像质量关键绩效指标（KPI）推导出了光学、机械和数据处理方面的要求，并确定了基于摄像头的系统能够可靠检测的缺陷类型。
由Resolution、信噪比和对比度决定的要求
不同可见度等级下的缺陷可检测性与分类
完整检测系统的技术基础