從實測到預測：IRWindows 攜手 NV-IPM 革新光電系統性能評估模式

 

在現代國防科技、公共安全監控以及高階工業檢測等領域，光電紅外線 (EOIR) 成像系統扮演著日益關鍵的角色，這些系統的性能，特別是在遠距離目標偵測、識別與鎖定等方面的能力，直接影響著任務的成敗與操作的安全性，因此，如何在系統實際部署前，透過精準的實驗室客觀量測數據，有效地預測其在複雜真實環境下的運作表現，例：如在不同的天候條件、日夜變化或特定戰術背景下的效能，便成為一項極具挑戰性且至關重要的課題，這不僅能為系統開發、採購決策提供科學依據，更能優化作戰規劃與資源配置，提升整體任務執行效率。傳統上，全面的性能評估可能需仰賴大量且耗時的實地測試，或是部分依賴理論模型的推算，前者成本高昂且週期漫長，後者則可能與實際情況存在偏差。為此，業界持續尋求更高效、更精準的性能預測方法，以縮短開發週期、降低測試成本，並提升系統應用的可靠性。

美國陸軍夜視與電子感測器處 (NVESD) 開發的夜視整合性能模型 (NV-IPM) 為此提供了一個強大的模擬與分析平台，然而，如何將實驗室環境中對成像儀實際量測所得的數據，無縫且準確地導入此複雜模型，並確保性能預測結果的可靠性與跨實驗室的一致性，便成為提升此模型實用價值的核心議題。本文旨在探討由 Santa Barbara Infrared (SBIR) 研發的 IRWindows5 自動化光電/紅外線暨雷射測試軟體測試軟體，如何實現與 NV-IPM 模型之間高效的數據整合，藉此從光電系統的實際量測結果出發，進行精確的性能預測。

摘要

美國陸軍夜視與電子感測器處 (NVESD) 開發了夜視整合性能模型 (NV-IPM)，用於進行光電紅外線（EOIR）成像系統的系統權衡研究和性能評估，許多重要的專案計畫都採用目標任務性能 (TTP) 指標以及成像儀的系統級客觀量測結果來規範其作用距離性能要求，成像系統的訊號強度轉換函數 (SITF)、三維雜訊 (3D Noise)、瞬時視場 (IFOV) 和調變轉換函數 (MTF) 等量測數據，被整合於一個「量測系統組件」中，該組件可直接導入 NV-IPM 以進行性能和規格評估。IRWindows 4TM (IRWindows) 是由 Santa Barbara Infrared (SBIR) 開發的一套軟體套件，用於在各種實驗室、生產和現場環境中測試光電系統，在此報告中，我們詳細說明 IRWindows 如何執行 TTP 評估所需的量測，並產生用於 NV-IPM 的「量測系統組件」，以預測紅外線成像系統的作用距離性能，此外，我們將展示不同光電紅外線實驗室如何透過系統量測獲得一致的作用距離性能結果。

引言

夜視整合性能模型 (NV-IPM) 由美國陸軍夜視與電子感測器處 (NVESD) 開發，它整合並取代了先前世代的性能模型，包括 NVThermIP、SSCamIP 和 IINVD，此模型提供了一個易於使用且靈活的使用者介面，用於開發性能模型，其內容涵蓋詳細的目標和背景定義、大氣和傳輸特性、詳細的感測器系統定義、觀察者模型以及性能指標，透過將性能參數和演算法封裝成獨立物件，NV-IPM 創造了一個環境，系統工程師或科學家可以在其中快速建立模型，從而根據一套複雜的環境、系統和觀察者模型來預測系統性能，此外，還可以使用內建工具在這些關鍵參數間進行迭代，輕鬆描繪系統性能對這些參數的依賴性，其結果是產生靈敏度圖表，可用於確定最佳參數值。

在光電感測系統的設計和早期特性分析領域，建模一直特別有用，因為成像儀的實測系統級特性可用於預測真實世界系統在模擬環境中的性能，這些系統級量測可以取代參數模型中的離散值，並計算性能預測。

NV-IPM 實作了一個量測系統組件，它可以儲存一組成像儀測試的結果，然後使用該組件在更大的性能模型中定義成像儀，此組件的格式和內容是公開的。

IRWindows4TM (IRWindows) 是由 Santa Barbara Infrared (SBIR) 開發的一個軟體平台，用於自動化光電系統的測試，IRWindows 透過向待測物 (UUT) 提供校準過的刺激源、收集響應資料、分析資料、儲存結果以及產生/顯示報告，來自動化對 UUT 的量測，此軟體平台搭配必要的光電刺激源和（在大多數情況下）適當的投影光學系統（例如準直儀），被部署在實驗室環境、生產線和維修站，它在一個穩健且靈活的環境中，支援高速生產測試、詳細的首件特性分析，以及簡單的合格/不合格判定，開發和分析工作可以在本地或獨立的測試站上執行。
傳統上，這些量測產生的是成像儀性能的系統級指標，通常與設備的操作環境和特定任務無關。 SBIR 長期以來一直致力於在 IRWindows 中實現以模型為基礎的功能，使其能夠預測被測系統在其預期操作條件下的性能，換言之，即為一次實際的性能量測。 本文探討了將 NV-IPM 建模工具整合到 IRWindows 中的初步成果，我們主要關注兩個系統之間的資料傳輸，而非對被測設備進行徹底分析，後者將是未來工作的重點，並將利用此次的成果。 此研究成果可為任何有興趣將測試結果應用於 NV-IPM 模型的人員提供實用指南。

格式與介面

量測組件

與 NV-IPM 對接的關鍵部分是量測系統組件 (Measurement System Component, MSC)，作為一個獨立檔案，MSC 基本上是一個 XML 檔案（部分範例如圖1所示）。

圖1. MSC 的檔案結構，僅顯示了最初的幾個參數，縮排是顯示的一部分，因為檔案中不允許前導空格，檔案名稱為 IRWindows Test.xml。
 

輸入參數部分有15個參數，覆寫部分有4個參數（見表1）。

表1. MSC 中使用的參數

IRWindows 維護一個依據客戶產品線或零件定義的 UUT 定義庫，測試可以使用 UUT 參數以及特定測試條件配置為獨立的模組，這些測試配置可以獨立運行，也可以依照測試站的需求和可用硬體排列成序列，這些測試的結果儲存在一個資料庫中，可供其他測試或報告功能使用。

在 IRWindows 編程環境中開發了一個轉換模組（核心引擎無需修改），該模組從指定的測試中收集結果，並從定義的 UUT 中獲取參數，然後將它們儲存到 MSC 的格式化 XML 檔案中，所需的參數值可以從量測中收集、從 UUT 定義中獲取，或明確指定為覆寫值，此 IRWindows 轉換模組可以獨立運行，也可以添加到任何測試序列中，並在整體測試序列的任何時間點運行。

NV-IPM 量測組件可以建立到 NV-IPM 使用的目錄中，然後可供建模軟體使用，該組件可用於建立性能模型。

模型

接著，我們擴展了 IRWindows 轉換模組的功能，使其能夠將 MSC 插入到現有的 NV-IPM 模型檔案中，這使得研究人員可以預先建立模型，定義環境和觀察者元素，MSC 將被置入其中進行分析，典型模型檔案的開頭部分如圖2所示，轉換模組的基本操作如前一節所述，但該模組被導向將組件添加到現有檔案中，而不是建立新的 MSC 檔案，IRWindows 轉換模組會搜尋指定檔案中的 MSC (類別：org.NVESD.NVCore.DefaultLibrary.MeasuredSystem)，並將參數值替換為剛收集到的資料集。

圖2. 模型的檔案結構，僅顯示了檔案的初始部分，MSC 深藏於檔案結構中，請注意，縮排是顯示的一部分，因為檔案中不允許前導空格，檔案名稱為 Working test model.xml。
 

然後，NV-IPM 可以直接運行該模型，無需任何進一步的資料輸入。

命令列

除了可透過 MSC 進行資料傳輸外，NV-IPM 還提供了一個命令列介面，可用於自動化模型的執行，透過單個命令列，可以啟動 NV-IPM 的核心處理程序，載入指定的模型檔案，執行模型，並將結果儲存到一組輸出檔案中。

IRWindows 轉換模組再次進行了擴展，讓開發人員可以選擇自動使用命令列介面，指定的 NV-IPM 模型檔案會載入量測資料，然後 NV-IPM 會對該模型檔案執行運算，儲存的結果可由開發人員直接使用，或者由 IRWindows 擷取以進行儲存、進一步分析和顯示。

應用

IRWindows

我們使用一台範例相機來測試 IRWindows 與 NV-IPM 的介面，具體而言，UUT 是一台 IRCameras IRC806，配備注滿式杜瓦瓶組件，使用 SLS 感測器，並針對長波紅外線 (LWIR) 進行了濾光（見圖3），其基本規格摘要如圖4所示，這是應用程式 IRWindows 端使用的 UUT 定義。

圖3. 配備注滿式杜瓦瓶組件的 IRCameras IRC800 SLS LWIR。

圖4. 測試應用中使用的 IRC806 相機的 UUT 定義。
 

一個配置用於聚焦影像測試和平面場測試的 SBIR 實驗室系統被用來對此相機進行系統量測（見圖5），對於需要平面場/均勻紅外線照明的測試，相機被定位以直接觀看一個8英寸的延伸區域黑體，而對於聚焦影像測試，相機則透過一個6英寸孔徑/30英寸有效焦距 (EFL) 的反射式準直儀 觀看適當的目標圖案（由一個較小的黑體光源背光照明）。

圖5. 實驗室測試配置，照片左下方的雙軸旋轉相機安裝組件允許 UUT 根據各項系統測試量測的需要，直接觀看8英寸延伸區域黑體源（左上方）或準直目標投影儀（中央）。
 

定義了三個測試及其附帶的測試配置，用於量測相機的系統性能：SiTF、3D 雜訊和 MTF（使用 ISO12233-2014 方法學），所選的測試參數是依據此相機在內部的廣泛使用經驗而定（見圖6）。

圖6. SiTF、3D 雜訊和 MTF 量測的測試配置。
 

利用在 IRWindows 中開發的轉換模組，開發了一個測試腳本，用於收集 UUT 模型中定義的相機參數以及已完成測試儲存在測試歷史資料庫中的量測數據，視需要執行單位轉換，然後將收集到的值儲存到指定的 NV-IPM 模型檔案中。 最後，所有三個測試配置以及 NV-IPM 轉換模組的配置都被封裝到一個單一的測試序列中，並從 IRWindows 運行（圖7）。

圖7. 執行系統量測並將結果收集到現有 NV-IPM 模型中的測試序列。
 

NV-IPM

最初，建立了一個簡單的 NV-IPM 模型，以確定相機（作為參數模型）在指定環境中執行範例觀察任務的性能，在 TTP 指標中使用預設的 V50 值進行偵測、識別和辨識任務，並在一系列距離上產生主要的性能結果（圖8和圖9）。 然後擴展該模型，使其在參數相機模型和 MSC 之間循環（圖10），這允許直接比較被測系統的預測性能與其建模（理想化）行為，如下一節所述。

圖8. NV-IPM 模型距離範圍。

圖9. NV-IPM 模型 TTP 指標規格。

圖10. NV-IPM 工作測試模型。

結果

被測試的特定相機在 SBIR 的幾個實驗室中已經被廣泛（過度）使用，並且多年來遭受了損壞，為使相機性能盡可能接近預期（建模）性能，進行了一些優化（縮小焦平面陣列 (FPA) 的有效區域、兩點非均勻性校正 (NUC)、使用即時 MTF 量測進行聚焦等）。 我們預期執行一次 FOV 測試以獲得一組額外的量測值並插入到量測組件中，但由於 UUT 安裝座的問題導致此項未能完成，因此，我們使用了從 UUT 參數計算得出的 FOV。 使用 IRWindows 和前述測試設備對範例相機運行了測試序列，自動化平台配置了各種資產來刺激相機，從相機收集量測數據，計算系統性能值（見圖11、圖12和圖13），並將它們插入到 NV-IPM 模型中。

圖11. SiTF 測試結果。

圖12. 3D 雜訊測試結果。

圖13. MTF 測試結果。
 

啟動 NV-IPM，選取更新後的模型並執行，由 NV-IPM 產生的結果如圖14（依據 IRC806 相機量測值預測的性能）和圖15（依據 IRC806 相機建模值預測的性能）所示。 由於被測相機性能下降，兩個系統的圖表出現差異在某種程度上是預料之中的，其雜訊明顯偏高，且由於損壞，FPA 的有效尺寸已經減小。 重要的成果是，兩個系統同時產生了完整的預測，現在可以對它們進行比較，以識別差異並確定這些差異的來源。

圖14. 依據 IRC806 相機量測值預測的 TTP 性能。

圖15. 依據 IRC806 相機建模值預測的 TTP 性能。
 

結論

如前所述，此項工作主要是一項編程實踐，其主要目的是展示將實測結果直接整合到性能模型中，以預測被測系統性能的可行性，儘管我們能夠實現這些編程目標，但時間限制使我們無法將測試擴展到各種感測器系統和多個實驗室。 後續步驟是增強介面的穩健性和靈活性，以便我們能夠在各種感測器系統上展示其功能，我們還需要證明模型的預測結果與依據被測系統得出的結果之間的一致性，然後，我們希望驗證我們的結果在不同實驗室之間的一致性。 我們也預期，像 NVLabCap 這樣的平台更廣泛地使用 NV-IPM 介面，將有助於驗證基本模型並擴展 NV-IPM 的應用程式介面 (API)。 隨著此開發工作的推進，我們希望能最終解決一個長久以來的目標：依據設備部署前所做的量測，來判斷特定光電設備完成（建模的）任務的機率（甚至可行性）。

展望

本文詳細闡述了透過 SBIR 的 IRWindows5 自動化光電/紅外線暨雷射測試軟體 與美國陸軍 NVESD 開發的 NV-IPM 性能模型之間的整合，實現從光電系統實際量測數據到作用距離性能預測的無縫對接，此整合方案的核心在於 IRWindows 能夠精確執行 TTP 評估所需的關鍵系統級量測，如 SITF、3D 雜訊、IFOV 及 MTF，並將這些數據封裝成 NV-IPM 可直接讀取的「量測系統組件」(MSC)，進而顯著提升了性能預測的效率與準確性。儘管本研究中使用的特定相機因長期使用而性能有所衰減，導致實測預測結果與理想模型預測結果存在差異，但更重要的是，此研究成功驗證了將實際量測數據導入複雜性能模型以進行比較分析的可行性，為未來識別性能瓶頸、優化系統設計提供了明確的途徑。

展望未來，此整合介面的功能將持續強化其穩健性與靈活性，以支援更廣泛類型的感測器系統測試，並致力於驗證不同實驗室間量測結果與模型預測的一致性，這對於建立業界標準化的 EOIR 系統性能評估方法至關重要。隨著 NV-IPM 模型及其 API 的不斷發展與完善，結合如 IRWindows 這類先進測試平台的應用普及，預期將能更精準地評估光電系統在實際任務環境中的表現，最終達到在系統部署前即可準確判斷其任務達成能力與可行性的目標。

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