走向自动驾驶技术的实际应用

汽车制造商正在通过进行研究和示范实验来实现自动驾驶，大力推动技术发展。

在这些技术中，LiDAR（也称为“自动驾驶的眼睛”）是一种使用激光的传感器。

它是自动驾驶必不可少的技术，可以准确检测到物体的距离和形状。

当然，LiDAR的车载部件必须具有高质量才能提高安全性。

LiDAR红外兼容部件定量评估的案例研究

这次，在LiDAR的车载部分中，强调了光学性能和质量。

红外热像仪镜头和激光扫描仪的部件。

介绍使用应力测量数据进行定量评估的示例。

如果这两部分的失真较大，则会降低LiDAR的性能。

但是，由于是仅透射红外波长的材料，因此难以用可见光进行定量评价。

因此，这次使用的设备使用近红外（NIR）作为测量光。

应力双折射系统PA-300-NIR和WPA-200-NIR。

两者都是可以在近红外波长下测量产品的相位差并可视化和量化的设备。

LiDAR①红外兼容部件的测量示例

• 测量样品硫族化物透镜
• 测量装置PA-300-NIR（测量波长850nm）

像这样的黑色硫族化物透镜

不能通过可见光测量来测量。

为了进行比较，首先，让我们使用使用可见光作为测量光源的PA-300-L（测量波长520nm =可见光）进行测量。

在左侧的透射图像中，可见光没有通过，因此看起来是黑色的。

结果，右图中的相位差测量结果也显示为灰色（不可测量）。

透明图像相位差图像

接下来，当使用近红外PA-300-NIR进行测量时，透射的图像会通过镜头显示。

透明图像相差图像

测得的硫属化物透镜的右侧往往会出现较大的变形。

我们的设备可以量化和分析这种趋势。

该PA-300-NIR的测量数据具有每个像素的相位差值，并且具有相位差值。

它由500万像素的表面分布数据组成。

使用此相位差数据，使用我们的专用软件进行分析并导出CSV

它也可以用于Excel中的分析和绘图。

随附的专用分析软件“ PA / WPA View”的分析屏幕

请参见此处，获取专用的分析软件“ PA / WPA View” 。

LiDAR②红外兼容部件的测量示例

• 测量样品激光扫描仪盖板部件（树脂成型品）
• WPA-200-NIR测量仪（测量波长810nm，850nm，870nm）

接下来是用于激光扫描仪的树脂模制的盖部件的示例。

红外波长也在此处传输，但是可见光无法看到内部失真。

　　　　　　LiDAR激光扫描仪盖板（CG图像）真实（金属漆）

让我们使用WPA-200-NIR从两个方向测量该部分。

首先是从浇口侧进行的测量。

测量了将延迟分布一分为二的边界之类的东西。

这是在注模过程中当树脂汇合部分在模具中成为线性标记时产生的焊接线。

红色部分具有较大的相位差，即失真较大的部分。

对于需要光学质量的LiDAR汽车部件，这些可能会成为问题。