JP2022551042A - 車両用グレージングの光学歪み情報を提供する方法およびシステム - Google Patents

Abstract

車両用グレージングの光学歪み情報を提供するシステムおよび方法が開示される。一例では、方法は、コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサを介して、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること、車両用グレージングの識別情報を生成すること、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付けること、を含む。

Description

この出願は、いずれも２０１９年９月１３日に出願された「車両用グレージングの光学歪み情報を提供するための方法およびシステム」と題する米国仮特許出願第６２／９００，０９５号および６２／９００，１１９号の優先権を主張し、これらはすべて、参照によりその全体が本明細書に組み込まれる。

本開示は、概して、車両用グレージングのようなガラス製品の光学歪み情報を提供するための方法およびシステムに関する。一つの態様では、本開示は、少なくとも車両用グレージングの光学的品質情報に基づいて、車両に対して適当なつまり適合性のある情報取得システムを決定し選択することに関する。別の態様では、本開示は、車両用グレージングを通して情報取得システムが得た画像の歪みを補正することに関する。

車両に搭載される情報取得システムは、例えば、先進運転支援システム（ＡＤＡＳ）や車両の自動運転モードなど、安全性能や快適性の向上のためにますます普及している。この種のシステムには、画像システム、衝突防止システム、ブレーキ支援システム、運転支援システム、自動運転システム、が含まれ、様々な電気的センサーやカメラが使用される。

情報取得システムに関連する電子センサーやカメラは、車両用グレージングの内面に直接に取り付けるか、あるいは、車両用グレージングの近くに配置され得る。このセンサーやカメラは、例えば、ラミネートガラス基板または単一のガラス基板からなる車両用グレージングを通して、可視光、赤外線、近赤外線、および／または、レーザーレーダー、を放出および／または検出することによって、車両の外側の状態に関する情報を収集することができる。例えば、米国特許第１０，１９６，００５Ｂ２号は、概略、ＡＤＡＳ用のカメラシステムを開示している。

電子センサーやカメラが車外から見られないようにするために、不透明エナメル層（例えば、暗色または黒色のエナメルプリント）を、フロントおよびリアのウインドシールドを含む車両用ラミネートグレージングの外側ガラス（第１のガラス）基板の内側面Ｓ２および／または内側ガラス（第２のガラス）基板の外側面Ｓ４に印刷することができる。不透明エナメルプリントは、車両用ラミネートグレージングの周縁の不透明エナメルプリント領域に加えて、情報取得システムをマスクするとともに、情報取得システムが情報を収集するための不透明エナメルプリント開口領域（カメラ用開口部）を提供するように、塗布され得る。車両用グレージングが単一の板ガラスで構成されている場合（強化リアウインドシールドなど）は、不透明エナメル層は、不透明エナメルプリント開口領域とともに、強化単一板ガラスのグレージングの外側面Ｓ１および／または内側面Ｓ２に印刷され得る。

光学歪みは、車両用グレージングに不可避的に存在し得るものであり、通常、その製造プロセス（平坦なガラス基板を準備するためのフロートプロセス、不透明エナメルプリントの焼成プロセス、および／または、湾曲したガラス基板を得るための曲げプロセスなど）に起因する。車両用グレージングにおけるこのような光学歪みは、開口領域を含む不透明エナメルプリントに沿って観察され得、結果として、情報取得システムによって取得された情報（例えば、画像）に歪みが生じる。

情報取得システムの画像処理装置は、車両用グレージングを通して得られた歪んだ画像に対する較正ないし補正システムを有し得る。例えば、米国特許出願公開第２０１２／０２０６６０１号は、概して、画像補正デバイスを使用して歪みが低減した画像を取得することを開示している。このような画像歪み補正システムは、車両用グレージングの各々が同一ないし非常に類似した光学歪み分布を有する、という仮定に基づいている。しかし、車両用グレージングが同じプロセスを使用して形成されている場合であっても、車両用グレージングの各々は、異なる光学歪み分布パターンを有し得る。

さらに、光学的センシングシステムの誤差源を最小限にするために、光学歪みが低減した車両用グレージングが要求される。米国特許出願公開第２０１７／０１９０１５１号は、概して、追加のガラス研磨工程によって得られる滑らかな表面を有する車両用ウインドシールドを開示している。しかし、追加の研磨プロセスにより、車両用グレージングの製造時間とコストが増加し得る。さらに、情報取得システムにおける最近の画像解像度の進歩によって車両用グレージングにおける光学歪みをさらに低減する必要があるため、高解像度ないし高機能の情報取得システムに対する光学歪みレベルの要求を満たすことが難しくなり得る。

従って、車両用グレージングの光学的品質情報を取得し、それに応じて最も適切で適合性のある情報取得システムを選択して、車両用グレージングによって引き起こされる光学歪みを低減できるようにする必要がある。さらに、特に半自動ないし全自動運転車では、各々のウインドシールドについて歪みが低減した情報（画像）を得るとともに、情報取得システムを適切に校正する必要がある。例えば、自動運転技術を使用する車両は、光学センサーを多用し高画像品質に依存している。

他の特徴の中でも、本開示は、車両用グレージングの光学歪み情報を提供することに関する。一例の方法は、光学歪み決定システムの少なくとも１つのプロセッサを介して、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること、車両用グレージングの識別情報を生成すること、そして、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付けること、を含む。デジタル光学歪み情報および識別情報は、通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信され得る。一実施例では、少なくとも１つのコンピューティングシステムは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成されたクラウドベースコンピューティングサーバーシステムであり得る。

車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、または、車両用グレージングの変調伝達関数（ＭＴＦ）に関連するデータ、を含み得る。車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、クイックレスポンス（ＱＲ）コード、パッシブないしアクティブな無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ、近距離無線通信（ＮＦＣ）トラッカー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコン、モバイル通信グローバルシステム／ショートメッセージサービス（ＧＳＭ／ＳＭＳ）タグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。

一実施例では、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、識別情報と関連して、クラウドベースコンピューティングサーバーシステムからダウンロードされ、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する適当なつまり適合性のある情報取得システムを決定および選択するために使用される。他の実施例では、方法は、さらに、他のコンピューティングデバイスによって、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを較正すること、を含み得る。

本開示は、さらに、車両用グレージングの光学歪み情報を提供するためのシステムを開示する。一例のシステムは、車両用グレージングの光学特性を取得および分析し、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成し、車両用グレージングの識別情報を生成し、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付ける、ように構成された、少なくとも１つのプロセッサを含み得る。一実施例では、少なくとも１つのプロセッサは、デジタル光学歪み情報および識別情報を通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信するように構成され得る。車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、少なくとも、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、または、車両用グレージングのＭＴＦに関連するデータ、を含み得る。車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、ＱＲコード、パッシブないしアクティブなＲＦＩＤタグ、ＮＦＣトラッカー、ＢＬＥビーコン、ＧＳＭ／ＳＭＳタグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。

一実施例では、少なくとも１つのコンピューティングデバイスは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成されたクラウドベースコンピューティングサーバーシステムであり得る。車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、クラウドベースコンピューティングサーバーシステムから識別情報を用いてダウンロードされ得る。デジタル光学歪み情報は、車両用グレージングの近くに取り付けられる情報取得システムを決定および選択するために使用され、ここで、情報取得システムは、車両用グレージングを通して情報を取得するように構成されている。他の実施例では、デジタル光学歪み情報は、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを較正するために使用され得る。

本開示は、さらに、コードを含む非一時的なコンピュータ可読媒体を開示しており、コンピューティングデバイスのプロセッサによって実行されたときに、プロセッサは、車両用グレージングの光学特性を取得および分析し、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成し、車両用グレージングの識別情報を生成し、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付ける。

一実施例では、非一時的なコンピュータ可読媒体は、プロセッサが、デジタル光学歪み情報および識別情報を通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信するようにするコードを含み得る。車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、少なくとも、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、または、車両用グレージングのＭＴＦに関連するデータ、を含む。車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、ＱＲコード、パッシブないしアクティブなＲＦＩＤタグ、ＮＦＣトラッカー、ＢＬＥビーコン、ＧＳＭ／ＳＭＳタグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。

一実施例では、少なくとも１つのコンピューティングシステムは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成されたクラウドベースコンピューティングサーバーシステムであり得、他のコンピューティングデバイスが、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を、クラウドベースコンピューティングサーバーシステムから識別情報を用いてダウンロードし得る。

他の実施例では、非一時的なコンピュータ可読媒体は、他のコンピューティングデバイスによって、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを選択するためのコードを含み得る。さらに他の実施例では、非一時的なコンピュータ可読媒体は、他のコンピューティングデバイスによって、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを較正するためのコードを含み得る。

さらに、本開示は、車両用グレージングの光学歪み情報を提供する方法を開示する。この方法は、第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること、第１のコンピューティングデバイスにより、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること、第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を生成すること、第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付けること、を含み得る。この方法は、さらに、第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を、通信ネットワークを介して第２のコンピューティングデバイスに送信すること、第２のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納すること、第３のコンピューティングデバイスにより、識別情報を用いて、第２のコンピューティングデバイスからデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、第３のコンピューティングデバイスにより、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定および選択すること、を含み得る。

さらに、本開示は、車両用グレージングの光学歪み情報を提供するシステムを開示する。このシステムは、車両用グレージングの光学特性を取得および分析し、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成し、車両用グレージングの識別情報を生成し、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付け、デジタル光学歪み情報および識別情報を通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信する、ように構成された、少なくとも１つのプロセッサを含む光学歪み決定システムを含み得る。少なくとも１つのコンピューティングシステムは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成され得る。このシステムは、識別情報を用いて少なくとも１つのコンピューティングシステムからデジタル光学歪み情報をダウンロードし、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定および選択する、ように構成されたコンピューティングデバイスを含み得る。

他の実施例では、本開示は、車両用グレージングの光学歪み情報を提供するための方法を開示する。この方法は、第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること、第１のコンピューティングデバイスにより、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること、第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を生成すること、第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付けること、を含み得る。この方法は、さらに、第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を、通信ネットワークを介して第２のコンピューティングデバイスに送信すること、第２のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納すること、車両用グレージングを通して情報を取得するために情報取得システムを車両用グレージングの近くに設置すること、第３のコンピューティングデバイスにより、識別情報を用いて、第２のコンピューティングデバイスからデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、第３のコンピューティングデバイスにより、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、情報取得システムを較正すること、を含み得る。

他の実施例では、本開示は、車両用グレージングの光学歪み情報を提供するシステムを開示する。このシステムは、車両用グレージングの光学特性を取得および分析し、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成し、車両用グレージングの識別情報を生成し、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付け、デジタル光学歪み情報および識別情報を通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信する、ように構成された、少なくとも１つのプロセッサを含む光学歪み決定システムを含み得る。少なくとも１つのコンピューティングシステムは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成され得る。車両用グレージングを通して情報を取得するように、情報取得システムが車両用グレージングの近くに取り付けられ得る。このシステムのコンピューティングデバイスは、識別情報を用いて少なくとも１つのコンピューティングシステムからデジタル光学歪み情報をダウンロードし、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、情報取得システムを較正する、ように構成され得る。

さらに他の実施例では、本開示は、情報取得システムを較正するための方法を開示する。この方法は、車両用グレージングを通して情報を取得するために情報取得システムを車両用グレージングの近くに設置すること、第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を用いて、通信ネットワークを介して第２のコンピューティングデバイスから車両用グレージングのデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、第１のコンピューティングデバイスにより、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて情報取得システムを較正すること、を含み得る。車両用グレージングの識別情報は、デジタル光学歪み情報に関連付けられた少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。

さらに、本開示は、情報取得システムを較正するシステムを開示する。このシステムは、車両用グレージングを通して情報を取得するように車両用グレージングの近くに取り付けられた情報取得システムと、車両用グレージングの識別情報を用いて、通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムから車両用グレージングのデジタル光学歪み情報をダウンロードし、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて情報取得システムを較正する、ように構成されたコンピューティングデバイスと、を含み得る。車両用グレージングの識別情報は、デジタル光学歪み情報に関連付けられた少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。

さらに、本開示は、情報取得システムを決定および選択するための方法を開示する。この方法は、コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングを一意に識別する識別情報を取得すること、識別情報を用いて、コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を受信すること、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定および選択すること、を含む。

車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、ＱＲコード、パッシブないしアクティブなＲＦＩＤタグ、ＮＦＣトラッカー、ＢＬＥビーコン、ＧＳＭ／ＳＭＳタグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。一実施例では、デジタル光学歪み情報を受信することは、コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を用いて、通信ネットワークを介して他のコンピューティングデバイスから車両用グレージングのデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、を含む。

さらに、本開示は、情報取得システムを決定および選択するシステムを提供する。このシステムは、車両用グレージングを一意に識別する識別情報を取得し、識別情報を用いて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を受信し、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定および選択する、ように構成されたプロセッサを含むコンピューティングデバイスを含み得る。車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、ＱＲコード、パッシブないしアクティブなＲＦＩＤタグ、ＮＦＣトラッカー、ＢＬＥビーコン、ＧＳＭ／ＳＭＳタグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。一実施例では、コンピューティングデバイスは、車両用グレージングの識別情報を用いて、通信ネットワークを介して、他のコンピューティングデバイスから車両用グレージングのデジタル光学歪み情報をダウンロードする、ように構成され得る。

添付の図面は、本明細書に組み込まれ、その一部を構成するものであって、本開示の１つまたは複数の例示的な態様を示し、詳細な説明とともに、本開示の原理および実施を説明するのに寄与する。

本開示の例示的な態様による、車両用ラミネートグレージングなどのガラス製品に関連する光学歪み情報を提供するシステムの概略図。 本開示の例示的な態様による、図１の線ＡＡ’に沿った車両用ラミネートグレージングの断面図。 本開示の例示的な態様による、車両用グレージングを通して情報取得システムが取得した画像の歪みを補正するための光学歪み決定システムの概略図。 本開示の例示的な態様による、車両用グレージングの光学歪みを測定する例示的なシステムを示す図。 本開示の例示的な態様による、例示的な方法を示す図。 本開示の例示的な態様による、車両用グレージングの光学歪み情報を提供するための例示的な方法を示す図。 本開示の例示的な態様による、車両用グレージングを通して情報取得システムが得た画像の歪みを補正するための例示的な方法を示す図。 本開示の例示的な態様による、情報取得システムを較正するための例示的な方法を示す図。 本開示の例示的な態様による、車両に設置される情報取得システムを決定および選択するための例示的な方法を示す図。 車両用グレージングを通る光ビーム経路を示す図。

以下の説明では、説明の目的で、本開示の１つまたは複数の態様の理解を促すために特定の詳細が示されている。一部またはすべての例で、以下に説明する特定の設計の詳細を適用しなくても、以下に説明する多くの態様を実施できることが明らかであり得る。

図１は、本開示の態様による、ガラス製品１０２に関連する光学歪み情報を提供するためのシステム１００の概略図を示している。ガラス製品１０２は、一般に、自動車用、住宅用、商業用、建築用、のための様々な種類のガラス基板ないしフィルム（例えば、焼きなましガラス、熱処理ガラス、熱強化ガラス、および、化学強化ガラス）を含み得る。ガラス製品１０２は、モノリシックガラス、ラミネートガラス、断熱ガラス、あるいは、ワイヤード、テクスチャード、またはパターン化されたガラス構造、などの任意の適用可能な構造を有し得る。

自動車に適用される場合、システム１００は、車両情報取得システム１０６によって取得された情報（例えば、画像）における車両用グレージング１０４によって生じた歪みが補正され得るように、車両用グレージング１０４の光学的品質情報を提供するために使用され得る。車両情報取得システム１０６は、様々な電子センサーやカメラを含み得、これらは、車両１０８内で車両用グレージング１０４の近くに取り付けられ、多数の車両パラメータを監視および検出し、車両用グレージング１０４を通して車両１０８の外側の対象物の画像を取得するように構成される。車両情報取得システムのセンサー／カメラの例には、単眼およびステレオカメラ、リアカメラ、超音波、ライダー、レーダー、赤外線、パッシブ赤外線、熱、タイムオブフライト（ＴＯＦ）、速度センサー、環境光センサー、超音波センサー、自動車用微小電気機械システム（ＭＥＭＳ）センサー、グローバルポジショニングシステム（ＧＰＳ）、が含まれ得るが、これらには限定されない。これらのセンサーおよびカメラは、車線逸脱警報（ＬＤＷ）、前方衝突警報（ＦＣＡ）、交通標識監視（ＴＳＭ）センサーシステム、などのＡＤＡＳで使用され得る。テレマティクスやインフォテインメント用のセンサーなど、他の車両情報取得センサーシステムがさらに含まれ得る。これらの車両情報取得システムのセンサおよびカメラ１０６は、車両１０８の様々な場所に配置され得る。

図２は、車両情報取得システム１０６（例えば、高解像度カメラまたはステレオカメラ２０２）を備えた図１の車両用ラミネートグレージング１０４の線ＡＡ’に沿った断面図を示す。この例では、カメラ２０２は、車両のバックミラーの近くのブラケット２０４内に配置されており、車両のフロントウインドシールドであり得る車両用グレージング１０４の内側面に印刷された不透明エナメル層２０６によってマスクされ得る。開口領域２０８（例えば、不透明エナメルプリントのないオープンスペース）が不透明エナメルプリント２０６に設けられており、これを通してカメラ２０２が車両１０８の外側の状態を検出し得る。車両用グレージング１０４のガラス基板における光学歪み２１０は、不透明エナメルプリント２０６に沿って、および／または、開口領域２０８の中において、観察され得、情報取得システム１０６／２０２によって取得される情報の歪み（画像歪み）が生じ得る。

光学歪みは、物体の一点からの光ビームが車両用グレージング１０４を通過し、光ビーム経路が屈折して角度偏差を生じるときに発生し得る。角度偏差は、入射光線の角度と射出光線の角度の差である。図１０は、入射光線１００２がグレージング１０４に入り、射出光線１００４としてグレージング１０４を出る光ビーム経路を示している。射出光線１００４と入射光線１００２との間の角度シータ（θ）が、角度偏差である。角度偏差の変化は、車両用グレージング１０４の光学パワーないし屈折力に関係し得る。角度偏差および屈折力は、車両用グレージング１０４の光学歪みの尺度として機能し得る。

光学歪み２１０の補正、あるいは、光学歪み２１０の影響を受ける適切な情報取得システム１０６の選択のために、光学歪み決定システム１１０は、各車両用グレージング１０４の光学特性を取得および分析し、分析結果に基づいて各車両用グレージング１０４についてデジタル光学歪み情報を生成し、各車両用グレージング１０４を一意に識別するための識別情報を生成し、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付ける、ように構成され得る。デジタル光学歪み情報および識別情報は、記憶および／またはさらなる分析のために、通信ネットワーク１１２を介して、少なくとも１つのコンピューティングデバイス（例えば、図１のコンピューティングサーバーシステム１１６）に送信され得る。この各車両用グレージング１０４についてのデジタル光学歪み情報は、同じ通信ネットワークもしくは異なる通信ネットワークに設けられた他のコンピューティングシステムないしデバイス１１８によって、いつでもどこからでもアクセスしダウンロードすることができる。一実施例では、車両用ラミネートグレージング１０４（例えば、ウインドシールド）が光学センサ（例えば、デジタルカメラ２０２）とともに車体に組み立てられるときに、図３に示す車両用グレージング１０４の識別情報３１６が、較正デバイス（例えば、コンピューティングシステムないしデバイス１１８の１つ）によってスキャンされ、様々な光学センサーの較正および車両用グレージング１０４によって生じる歪みの補正のために、コンピューティングサーバーシステム１１６から車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報が検索される。他の実施例では、車両１０８に取り付けるべき適合性のある適切なカメラシステムを決定し選択するために、識別情報３１６が（コンピューティングシステムないしデバイス１１８の１つによって）スキャンされ、コンピューティングサーバシステム１１６から車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報が検索され得る。

システム１００は、光学歪み決定システム１１０の様々なハードウェアやソフトウェアコンポーネントの間での信号およびデータの交換を容易にするために、様々なアダプタ、コネクタ、チャネル、通信経路、を提供する適当なあるいは必要なインターフェースコンポーネント（図示せず）、を含み得、また、任意のアプリケーション、ピアデバイス、リモートないしローカルのサーバーシステム／サービスプロバイダー、追加のデータベースシステム、を含み得、これらは、システム上で利用可能あるいは、通信ネットワークおよび関連する通信チャネルとプロトコルを介して接続され得る。通信ネットワーク（例えば、通信ネットワーク１１２）は、信号およびデータをやりとりするための通信リンクおよびセグメントによって相互接続されたコンピューティングデバイスないしデータポイントの地理的に分散された集合を意味し得る。プロトコル（例えば、プロトコル１１４ａ、１１４ｂ、１１４ｃ）は、フレームリレー、インターネットプロトコル（ＩＰ）、伝送制御プロトコル（ＴＣＰ）、ユーザーデータグラムプロトコル（ＵＤＰ）、ハイパーテキスト転送プロトコル（ＨＴＴＰ）、のような、コンピューティングデバイスおよびネットワークが互いにどのように相互作用するかを定義する一連の規則を意味し得る。種々の形式の通信ネットワークが利用可能であり、ローカルエリアネットワーク（ＬＡＮ）、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）、セルラーネットワーク、オーバーレイネットワーク、ソフトウェア定義ネットワーク（ＳＤＮ）、パケットデータネットワーク（インターネットなど）、携帯電話ネットワーク（例えば、４Ｇや５Ｇなどのセルラーネットワーク）、一般電話（ＰＯＴＳ）ネットワーク、ワイヤレスデータネットワーク（例えば、Ｗｉ－Ｆｉ（登録商標）、ＷｉＧｉｇ（登録商標）として知られる、Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ｅｌｅｃｔｒｉｃａｌ ａｎｄ Ｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ Ｅｎｇｉｎｅｅｒｓ（ＩＥＥＥ）８０２．１１規格ファミリー、ＷｉＭａｘ（登録商標）として知られるＩＥＥＥ ８０２．１６規格ファミリー）、ＩＥＥＥ ８０２．１５．４規格ファミリー、Ｌｏｎｇ Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ（ＬＴＥ）規格ファミリー、Ｕｎｉｖｅｒｓａｌ Ｍｏｂｉｌｅ Ｔｅｌｅｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｓｙｓｔｅｍ（ＵＭＴＳ）規格ファミリー、ピア・ツー・ピア（Ｐ２Ｐ）ネットワーク、仮想プライベートネットワーク（ＶＰＮ）、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、ニアフィールドコミュニケーション（ＮＦＣ）、またはその他の適当なネットワーク、等が挙げられる。

例えば、システム１００は、共有リソースを使用してコンピューティングサービスを提供するためにクラウドベースの通信ネットワーク１１２を採用し得る。クラウドコンピューティングは、インターネットベースであり、接続された各コンピューティングデバイスないし他のデバイスにネットワークまたはクラウドを介して利用可能なリソースのコレクションからオンデマンドで動的にプロビジョニングおよび割り当てられるコンピューティングリソースを備えている。クラウドコンピューティングのリソースには、コンピューティング、ストレージ、ネットワーキングなど、あらゆるタイプのリソースが含まれ得る。例えば、クラウドコンピューティングリソースには、サービスデバイス（ファイアウォール、ディープパケットインスペクター、トラフィックモニター、ロードバランサー、など）、演算／処理デバイス（サーバー、中央処理ユニット（ＣＰＵ）、グラフィックス処理ユニット（ＧＰＵ）、ランダムアクセスメモリ、キャッシュ）、および、ストレージデバイス（ネットワーク接続ストレージ、ストレージエリアネットワークデバイス、ハードディスクドライブ、ソリッドステートデバイス、など）が含まれ得る。さらに、これらのコンピューティングリソースは、仮想ネットワーク、仮想マシン、データベース、アプリケーション、などをサポートするために使用され得る。

通信ネットワーク１１２を介してアクセス可能なクラウドコンピューティングリソースは、プライベートクラウド、パブリッククラウド、および／または、ハイブリッドクラウドを含み得る。例えば、プライベートクラウドは、企業が使用するために企業が運用するクラウドインフラストラクチャであり得、パブリッククラウドは、パブリックユースのためにネットワークを介してサービスおよびリソースを提供するクラウドインフラストラクチャを意味し得る。オンプレミスのプライベートクラウドと、サードパーティのパブリッククラウドサービスと、の組み合わせを、２つのプラットフォーム間でのオーケストレーションとともに使用するハイブリッドクラウドコンピューティング環境では、柔軟性および展開のオプションが向上するように、データおよびアプリケーションが、プライベートクラウドとパブリッククラウドとの間を移動し得る。

本開示の一態様によれば、コンピューティングサーバシステム１１６およびデバイス１１８は、クラウドベースであり得、少なくとも１つの、パーソナルコンピュータ、サーバ、サーバファーム、ラップトップ、タブレット、モバイルデバイス、スマートフォン、セルラーデバイス、メディアプレーヤー、ネットワーク対応プリンター、ルーター、ワイヤレスアクセスポイント、ネットワークアプライアンス、ストレージシステム、ゲートウェイデバイス、仮想または拡張現実デバイス、その他の光学歪み決定システム１１０と同じ通信ネットワークまたは異なる通信ネットワークに展開されている適当なデバイス、を含み得る。コンピューティングサーバーシステム１１６は、情報の格納、複数のクライアントデバイス間でのデータの共有またはリソースのプロビジョニング、または接続されたクライアントデバイスごとの計算の実行、など、接続されたデバイスに機能を提供するように構成され得る。

図３を参照すると、システム１００の光学歪み決定システム１１０は、測定モジュール３０４、分析モジュール３０６、光学歪み情報生成モジュール３０８、識別生成モジュール３１０、トランシーバモジュール３１２、を含む複数のモジュールを制御および実行するように構成された少なくとも１つのプロセッサ３０２を含み得る。ここで使用される「コンポーネント」および「モジュール」という用語は、実際のデバイス、装置、特定用途向け集積回路（ＡＳＩＣ）またはフィールドプログラマブルゲートアレイ（ＦＰＧＡ）を使用して構成されるコンポーネントやモジュールの配置、または、マイクロプロセッサシステムおよびコンポーネントまたはモジュールの機能を実装するための一連の命令のようなハードウェアとソフトウェアの組み合わせ、を意味し、一連の命令（実行中に）がマイクロプロセッサシステムを専用デバイスに変換する。コンポーネントまたはモジュールは、ハードウェアのみによって促進される特定の機能、および、ハードウェアとソフトウェアとの組み合わせによって促進される他の機能とともに、２つの組み合わせとしても構成され得る。各コンポーネントないしモジュールは、様々な適当な構成で実現でき、本明細書で例示される特定の構成には限定されない。

プロセッサ３０２に組み合わされるメモリ３１４は、光学歪み決定システム１１０によって得られた情報の少なくとも一部を格納するように構成され得る。一つの態様では、メモリ３１４は、本明細書に記載の技術ないし機能の少なくとも１つを具体化しまたはこれらに利用される少なくとも１つのセットのデータ構造または命令（例えば、ソフトウェア）を格納するように構成された、非一時的な機械可読媒体であり得る。「非一時的な機械可読媒体」という用語は、少なくとも１つの命令を格納するように構成された単一の媒体または複数の媒体（例えば、集中型データベースまたは分散型データベース、および／または関連するキャッシュ）を含み得ることを理解されたい。「機械可読媒体」という用語は、光学歪み決定システム１１０のすべてのモジュールによって実行するために、命令を、格納、エンコード、または運ぶことができる任意の媒体を含み得、これらのモジュールに本開示の技術の少なくとも１つを実行させ、あるいは、そのような命令によって使用され、あるいはそのような命令に関連付けられるデータ構造を、格納、エンコード、または運ぶことができるものである。非限定的な機械可読媒体の例には、ソリッドステートメモリ、光学磁気媒体が含まれ得る。機械可読媒体の特定の例としては、半導体メモリデバイス（例えば、Electrically Programmable Read-Only Memory（ＥＰＲＯＭ）、 Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory（ＥＥＰＲＯＭ））、フラッシュメモリデバイス、などの不揮発性メモリ、内蔵ハードディスクやリムーバブルディスクなどの磁気ディスク、光磁気ディスク、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、ソリッドステートドライブ（ＳＳＤ）、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭディスク、を含み得る。

本出願の態様によれば、測定モジュール３０４は、光学歪み決定システム１１０のプロセッサ３０２によって構成され、車両用グレージング１０４の予め定めた位置、例えば不透明プリント開口領域２０８、における光学歪み２１０に関連するパラメータおよび／または特性を測定する。他の実施例では、予め定めた位置は、車両のウインドシールド１０４の中央領域であり、ここにヘッドアップディスプレイ情報が投影される。例示的な車両用ラミネートグレージングないしウインドシールド１０４は、ポリマー中間膜によって互いにラミネートされた少なくとも２つの曲がったガラスを含み得る。ポリマー中間膜は、ポリビニルブチラール（ＰＶＢ）などの任意の適当な材料を含み得る。ラミネートグレージングがヘッドアップディスプレイデバイスとともに使用される場合、いくつかの実施例におけるポリマー中間膜は、くさび角度を有するＰＶＢ中間膜であり得る。

具体的には、測定モジュール３０４は、車両用グレージング１０４の光学（角度）偏差および光学パワー（ジオプトリックパワー、屈折力、フォーカシングパワー、収束パワー、とも呼ばれる）などのいくつかのパラメータを測定するように構成された複数のコンポーネントおよび機器を含み得る。

図４を参照すると、初期設定として、カメラ４０８は、レンズ、イメージチップ、および、カメラ４０８の焦点内の距離に配置されたディスプレイスクリーン４０２を備え得る。ディスプレイスクリーン４０２は、傾斜線または水平線などの較正パターン４０４を含み得る。較正パターン４０４は、ディスプレイスクリーン４０２上に恒久的に形成され、あるいは、ディスプレイスクリーン４０２上に投影され、例えばディスプレイスクリーン４０２がＬＤＣモニターである場合は、ディスプレイスクリーン４０２上に生成され、または他の方法でディスプレイスクリーン上に提供され得る。較正パターン４０４の画像４１０が、カメラ４０８によってキャプチャされ得る。次に、車両用グレージング１０４をカメラ４０８とディスプレイスクリーン４０２との間に挿入し、カメラ４０８は、カメラ４０８の前の車両用グレージング１０４とともに第２の画像４１２をキャプチャし、この第２の画像４１２における変化を車両用グレージング１０４挿入前に形成された画像４１０と比較して、車両用グレージング１０４によって生じた光学的偏差を決定する。ディスプレイスクリーン４０２には、カメラ４０８が各画像４１０，４１２をキャプチャするときに、同じ較正パターン４０４が表示される。車両用グレージング１０４は、既定の挿入角度（すなわち、車体に対する予め定めた取り付け角度であり、例えば、６０．６度など）で挿入され得る。スクリーン４０２上に示される同様の線からの投影された対角線の横方向変位の変化は、角度偏差の尺度となり得る。投影された水平線の幅の変化は、特に垂直方向において、車両用グレージング１０４の光学パワーの尺度となり得る。任意の所望の方向に線を提供して測定することができ、測定された線に垂直な方向における車両用グレージング１０４の光学パワーが提供され得る。光学パワーは、レンズ、ミラー、その他の光学システムが、光を収束または発散させる度合いである。これは、測定される光学システムの凸／凹レンズの焦点距離の逆数として定義でき、通常はミリジオプター（ｍｄｐｔ）で表され、値は正または負になり得る。高い光学パワーは短い焦点距離に対応する。２つ以上の薄いレンズを一緒に配置すると、組み合わされたレンズの光学パワーは、各レンズの光学パワーの和にほぼ等しい。同様に、単一のレンズの光学パワーは、各表面の光学パワーの和にほぼ等しい。

図４は、車両用グレージング１０４が較正パターン４０４の前に提供されたときに発生し得る歪みの例を示している。較正パターン４０４は、空間的または色彩的較正を実行するのに適した任意のタイプのパターン（例えば、複数のチェッカーボード正方形を含むチェッカーボードパターン、または、複数の白丸または黒円を含むドットパターン）を含み得る。較正パターン４０４は、幾何学的パターンまたはランダム確率的パターンなどの任意のタイプの試験パターンないし較正パターンを含み得る。較正パターン４０４は、車両用グレージング１０４がカメラ４０８とディスプレイスクリーン４０２との間に挿入された後、画像４１２を得るようにカメラ４０８によってキャプチャされ得る。このような画像４１２に存在する歪みは、空間的歪み（例えば、可視ピクセルが視野内の予想される場所にない場合）および色歪み（例えば、可視ピクセルの色値が期待値と異なる場合）を含み得る。例えば、パターン４０４のチェッカーボード正方形が、画像４１２内のそれらの予想される位置からシフトおよび／または歪み得る（例えば、空間的誤差）。さらに、チェッカーボード正方形が黒・白で現れずに、画像４１２内のいくつかのチェッカーボード正方形が、紫などの他の色で表示され得る（例えば、色誤差）。

カメラ２０２は車両内で傾斜し変位して配置されるので、カメラ４０８によってキャプチャされた画像の歪みが、カメラ自体に関連するエラーではなく車両用グレージング１０４に起因することを確実にするために、カメラ４０８は完全に較正され得ることに留意されたい。例えば、カメラの較正は、フラットフィールド補正（例えば、カメラの強度応答がその視野（ＦＯＶ）全体で均一であること）、レンズ歪み補正（例えば、レンズ歪みの識別と補正）、ピクセルのスケーリング（例えば、カメラ画像上のピクセルサイズとソース画像のピクセルサイズとの関係の特定）、の少なくとも１つの実行を含み得る。

次に、分析モジュール３０６は、光学歪み決定システム１１０のプロセッサ３０２によって構成され得、カメラ４０８によってキャプチャされた少なくとも１つの画像を分析して、各位置マークの正しい（物理的）位置とその実際の表示位置との間の偏差を決定する。一態様では、位置マークの少なくとも一部は、較正画像の特徴（例えば、較正チェッカーボード正方形の中心および角）に対応し得る。歪み情報生成モジュール３０８は、モジュール３０６の分析結果に基づいて、反りマップつまりベクトル場（Δｘ，Δｙ）（ｘ，ｙ）を生成するように構成され得る。ベクトル場の各ベクトルは、カメラ４０８のレンズと車両用グレージング１０４との双方によって生じた歪み効果を表し得る。カメラレンズの効果を知ることにより、車両用グレージング１０４のみに関連する反りマップが、歪み情報生成モジュール３０８によって計算され得る。

車両用グレージング１０４の反りマップを使用して、局所的または全体的な歪み情報が、モジュール３０８によってさらに決定され得る。例えば、光学歪みマップが、少なくとも反りマップに基づいて生成され得る。光学歪みマップは、生成されたベクトル場全体のピクセル位置誤差値（例えば、ベクトルの大きさ）の分布の分析に使用され得る。光学歪みマップは、ピクセル位置誤差の頻度を示すヒストグラムであり得る（例えば、誤差の大きさがベクトル場に現れる頻度に対するピクセル位置の誤差の大きさをプロットする）。光学歪みマップは、ベクトル場の他の属性（例えば歪みの方向）を分析するために使用され得る。

いくつかの実施例では、光学歪みマップは、車両用グレージング１０４の所定の領域における透過光学系の輪郭光学パワー分布マップ（ミリジオプトリーｍｄｐｔで測定される）として表され得る。特定の実施例では、車両用グレージング１０４における水平光学歪みの光学パワーが測定され得る。光学パワー分布マップは、限定するものではないが、ＩＳＲＡ Ｌａｂｓｃａｎ－Ｓｃｒｅｅｎ ２Ｄ検査装置を使用し、物理的な長さ２ｍｍに対応する光学フィルター設定パラメータ３／２／０、および、車両用グレージング１０４の所定の設置角度での不透明黒色プリントの周囲の約９ｍｍの物理的マスキング長さに対応するマスキングフィルタ設定６／５／５／Ｒとして、決定され得る。検査アルゴリズムは不透過領域に近い光学パワー値を計算するときに数学的アーチファクトを示すので、マスキングの適用が好ましいものとなり得る。これらのアーチファクトは、ガラスの物理的な性質ではなく、ガラスの光学パワーと混乱しないようにマスクによって隠され得る。さらに、光学パワー分布マップは、２つのライン測定カメラが使用される場合、較正パターン４０４なしで測定され得る。

本開示の他の態様によれば、光学歪み決定システム１１０は、ＩＳＯ １５５２９：２０１０「光学およびフォトニクス－光学伝達関数－サンプリングされたイメージングシステムの変調伝達関数（ＭＴＦ）の測定原理」（本明細書に参照として組み込まれる）のような任意の適当な方法を使用して、車両用グレージング１０４の変調伝達関数（ＭＴＦ）を計算するように構成され得る。ＭＴＦは、オブジェクトから画像にさまざまなレベルの詳細を転送する光学システムの能力の尺度である（すなわち、光学システムのシャープネス）。画像の細部の量は、光学システムの解像度によって定義され、１ミリメートルあたりのラインペア（ｌｐ／ｍｍ）で指定される。ラインペアは、同じ幅の明るいバーと暗いバーとの１サイクルが含まれ、統一したコントラストを有する。ＭＴＦは、ｌｐ／ｍｍで測定された空間周波数に対する、パーセントで測定されたコントラストのプロットである。ＭＴＦは、ゼロ空間周波数（すべて白または黒）において１の値に正規化され得る。画像の完全性または解像度に依存するアプリケーションは、線幅、ピクセル解像度、レティナルセンサー間隔、などの重要な次元におけるパフォーマンスの尺度として、ＭＴＦを利用し得る。ＭＴＦは電気的な周波数応答に類似しており、線形システム理論を使用した光学システムのモデリングを可能にする。例えば、複数のステージ（すなわち、レンズ、フィルム、人間の目）を含む光学システムは、個々のステージのＭＴＦの積に等しいシステムＭＴＦを有し得、サブシステムの特性評価によって全体的な光学システムのパフォーマンスを測定できる。

一実施例では、測定モジュール３０４、分析モジュール３０６、歪み情報生成３０８は、車両用グレージング１０４のＭＴＦを測定するために、傾斜エッジ法を使用し得る。一実施例では、カメラ４０８の前に車両用グレージング１０４が挿入されている場合と挿入されていない場合とで、取り付け位置のカメラ４０８によってキャプチャされた傾斜エッジターゲットの一連の画像にわたる光学解像度が分析され得る。傾斜エッジターゲットの例としては、背景にタイトル付きのチェックボードがあり、前面に周囲の灰色のパッチとともに５つの低コントラストの傾斜エッジがあるものを含み得る。これらの画像は、カメラ４０８の視野内において、ある範囲の傾斜エッジ角度、コントラスト、およびノイズレベル（例えば、エッジおよび中央の５つの異なる位置で）にわたって取得され得る。これらの画像の光学解像度は、車両用グレージング１０４のＭＴＦを計算するために、分析モジュール３０６、歪み情報生成モジュール３０８によって使用され得る。

さらに、歪み情報生成モジュール３０８は、車両用グレージング１０４のデジタル化された歪み情報を、クラウドプラットフォーム上での記憶および／またはさらなる分析に適したフォーマットに変換（例えば、フィルタリング、プルーニング、再フォーマット、集約、要約、または圧縮）するように構成され得る。モジュール３０８は、クラウドコンピューティングデバイスの明示的または推論された要件、クラウドにプッシュされる生データの様々なカテゴリがどのように変換されるかを指示するユーザ定義変換プロファイル、および／または、生データのコンテキストを提供するコンテキストメタデータ、に基づいて、車両用グレージング１０４のデジタル化された歪み情報の少なくとも一部を変更し得る。

例えば、モジュール３０８は、フォーマットコンポーネント、コンテキストコンポーネント、暗号化コンポーネント、フィルタコンポーネント、集約コンポーネント、圧縮コンポーネント（図示せず）、の１つまたは複数を含み得る。フォーマットコンポーネントは、クラウドベースのデバイスないしシステム１１６，１１８の要件に従って、車両用グレージング１０４のデジタル化された歪み情報の任意の指定されたサブセットを、第１のフォーマットから第２のフォーマットに変換し、これによって、他の異なるデータソースから取得したデータとともに集合的な分析のためにデジタル歪みを正規化するするように構成され得る。例えば、クラウドベースの車両情報取得較正システムでは、異なる産業ソースからの異なるデータセット間の依存関係および相関関係が識別され分析されるように、特定の一般的な形式の測定光学歪みデータが必要になる場合がある。従って、モジュール３０８のフォーマットコンポーネントは、デジタル歪み情報をクラウドベースのシステム１００にアップロードする前に、車両用グレージング１０４のデジタル歪み情報の選択されたサブセットを初期のフォーマットから要求された共通フォーマットに変換し得る。あるいは、車両用グレージング１０４のデジタル歪み情報は、様々なクラウドコンピューティングリソースを使用するコンピューティングシステム１１６，１１８によって再フォーマットされ得る。

モジュール３０８のコンテキストコンポーネントは、測定モジュール３０４によって取得された生データに、時間／日付スタンプ、品質値、データに関連付けられた場所（例えば、地理的場所）、データ生成時点でのマシンステータス、クラウド側の分析に関連してクラウドベースのシステム１１６，１１８によって使用され得るその他のコンテキスト情報、などのコンテキストメタデータを関連付ける。

さらに、モジュール３０８は、コンピューティングサーバーシステム１１６にアップロードする前に、車両用グレージング１０４のデジタル歪み情報に含まれる機密ないし独占的な情報を暗号化するように構成された暗号化コンポーネントを含み得る。モジュール３０８の集約コンポーネントは、複数のソースからの関連データを組み合わせるように構成され得る。例えば、測定モジュール３０４の複数のセンサーから得られたデータは、集約コンポーネントによって識別され、単一のクラウドアップロードパケットに集約され得る。モジュール３０８の圧縮コンポーネントは、任意の適当なデータ圧縮アルゴリズムを使用して、クラウドにアップロードされるデータを圧縮し得る。これには、冗長データビットの検出および削除、高精度ビットの切り捨て、その他の適当な圧縮操作、が含まれ得る。

本開示のいくつかの態様によれば、光学歪み決定システム１１０は、車両用グレージング１０４の各々に関連するデータについての識別情報３１６を生成するようにプロセッサ３０２によって構成された識別生成モジュール３１０を含み得る。例えば、少なくとも１つのユニークな機械可読コードが各車両用グレージング１０４に対して生成され、車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報と関連付けられ得る。機械可読コードの例には、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、クイックレスポンス（ＱＲ）コード、パッシブないしアクティブな無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ、近距離無線通信（ＮＦＣ）トラッカー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコン、および／または、モバイル通信グローバルシステム／ショートメッセージサービス（ＧＳＭ／ＳＭＳ）タグ、の少なくとも１つが含まれ得る。図３に示すように、識別情報３１６は、車両用グレージングの不透明プリント領域２０６または少なくとも１つの主視野面に提供され得る。識別情報３１６は、任意の適当な印刷（例えば、スクリーン印刷またはレーザー印刷）によって、あるいは、任意の適当なエッチング方法（例えば、サンドブラストまたはレーザーエッチング）によって作成され得る。いくつかの実施形態では、識別情報３１６は、車両用グレージング１０４の外側面ないし内側面上のステッカーであり得る。

トランシーバモジュール３１２は、他のコンピューティングシステムおよびデバイスと様々な情報およびデータを通信するように、光学歪み決定システム１１０のプロセッサ３０２によって構成され得る。例えば、トランシーバモジュール３１２は、車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報およびその識別情報３１６を、記憶またはさらなる分析のために、通信ネットワーク１１２を介してクラウドベースのコンピューティングサーバーシステム１１６に送信し得る。

本開示の態様によれば、コンピューティングサーバーシステム１１６は、コンテンツの索引付け、データ重複排除、ポリシー駆動型データストレージ、データ検索、データ分類、データマイニングまたは検索、データ暗号化および圧縮、クラウド環境内でのデータの移行、を含む様々なデータストレージ操作を実行するように構成された複数のデータベースを含み得る。車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報は、例えばクラウド環境内に展開された別のコンピューティングシステム１１８によって、いつでもどこからでもアクセスおよびダウンロードされ得る。例えば、識別情報３１６は、市場で入手可能な多くのカメラシステムから車両用グレージング１０４とともに車両１０８に設置するのに最も適当な／適合性のあるカメラシステムを決定するために、エンドユーザのコンピューティングデバイス１１８によってスキャンされ得る。他の例では、車両用ラミネートグレージング１０４（例えば、ウインドシールド）が情報取得システム１０６（例えば、図２のカメラ２０２）とともに車体に組み立てられるときに、識別情報３１６が、スタンドアロンデバイス、あるいは、較正デバイス／システムとして機能するコンピューティングデバイス１１８に関連するデバイス、によってスキャンされ得る。情報取得システム１０６自体が、較正機能を有し得る。続いて、検索クエリがスキャンデバイスによって生成され、データベースのコンテンツインデックスを検索するためにコンピューティングサーバーシステム１１６に送信され得る。スキャナーの例としては、ペン型スキャナー、レーザースキャナー、電荷結合デバイス（ＣＣＤ）スキャナー、カメラベースのスキャナー、ビデオカメラリーダー、広視野リーダー、全方向性バーコードスキャナー、を含み得る。結果として、識別情報３１６と一致する車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報が、コンピューティングサーバーシステム１１６からアクセスおよびダウンロードされ得る。一実施例では、このような情報が、カメラ２０２を較正するために使用され得る。他の実施例では、車両１０８に設置するのに適当ないし適合性のあるカメラシステムを決定かつ選択して、このカメラシステムによってキャプチャされた画像の光学歪みが最小化もしくは除去されるようするために、コンピューティングデバイス１１８は、ダウンロードされたデジタル光学歪み情報に基づいて車両用グレージング１０４の光学品質情報を評価する。

個々の情報取得システム１０６は、車体に組み立てられた車両用グレージング１０４のデジタル化された光学歪み情報に基づいて較正および修正され得る。較正および分析の方法は、特定の情報取得システム１０６の各々のメカニズムに依存し得、また、車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報に依存し得る。少なくともデジタル光学歪み情報を処理できる任意の適当な較正および分析方法が、情報取得システムの較正および歪んだ画像の修正のために使用され得る。例えば、カメラ画像の座標をシフトし、各画像のサブピクセルを補間することによって、反り補正プロセスが実行され得る。反り補正とは、魚眼や３６０°デバイスに見られるカメラレンズによって生じる幾何学的歪みの影響を元に戻すように画像を補正するプロセスを指す。広角レンズを備えたカメラは、最大約１８０度の視野角（水平または垂直）の大きさを有し得ることが知られている。魚眼レンズカメラのような広角レンズを通してカメラが画像をキャプチャする場合、しばしば画像が丸くなり、あるいは歪んでいる。従って、このような画像は、反り補正プロセスによって平坦な画像に変換され得る。例えば、限定するものではないが、非特許文献である、Ａａｒｏｎ Ｂａｕｅｒらによる、Ｏｐｔｉｃｓ Ｅｘｐｒｅｓｓ，Ｖｏｌ．２０，Ｎｏ．１４，１４９０６－２０頁、「ラジアルベーシス関数ベースのマッピング方法を使用する計算での光学歪み補正」は、参照として本明細書に組み込まれ、一般に、画像反り補正方法を開示している。

車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報に基づいて実行される反り補正プロセスの結果として、組み立てられた車両の各情報取得システム１０６は、補正された歪みのない情報を取得し得る。

さらに、ダウンロードされた車両用グレージング１０４のデジタル光学歪み情報は、車両修理者または車両製造業者を含むエンドユーザに、車両カメラシステムを選択するに際して車両用グレージング１０４の光学的品質を理解するために情報を提供するように、使用され得る。さらに、コンピューティングサーバーシステム１１６は、様々な車両用グレージング製品および／またはガラス製品のデジタル光学歪み情報を格納する１つまたは複数のデータベースを含み得る。

一実施形態では、コンピューティングサーバーシステム１１６は、ガラス製品（例えば、車両用グレージング１０４）のアップロードされたデジタル歪み情報をクラウドプラットフォームでの記憶および／またはさらなる分析に適した形式に維持（例えば、更新、フィルタリング、プルーニング、再フォーマット、集約、要約、または圧縮）するように構成された複数のコンポーネントを含み得る。例えば、コンピューティングサーバーシステム１１６は、クラウドプラットフォーム上の様々なデータソースからガラス製品の光学的品質に関連する更新された情報または日付を受けるように構成され得る。接続されたクラウドデバイスからガラス製品の修正したデジタル歪み情報を取得するように要求を受けると、コンピューティングサーバーシステム１１６は、要求しているデバイスまたはユーザーの明示的または推測された要件に基づいて、あるいは、生データの様々なカテゴリをどのように変換するかを指示するユーザ定義変換プロファイル、および／または、生データのコンテキストを提供するコンテキストメタデータ、に基づいて、格納されたデジタル歪み情報の少なくとも一部を修正する。

例えば、コンピューティングサーバーシステム１１６は、１つあるいは複数の、フォーマットコンポーネント、コンテキストコンポーネント、暗号化コンポーネント、フィルタコンポーネント、集約コンポーネント、圧縮コンポーネント（図示せず）、を含み得る。フォーマットコンポーネントは、ガラス製品の保存されたデジタル歪み情報の任意の指定されたサブセットを第１のフォーマットから第２のフォーマットに変換するように構成され得、これにより、他の異なるデータソースから得られたデータと併せた集合的な分析のために、デジタル歪み情報を正規化する。例えば、異なる産業ソースからの異なるデータセット間の依存関係と相関関係が識別および分析され得るように、エンドユーザーのコンピューティングデバイスが、特定の一般的なフォーマットでガラス製品の測定された光学歪みデータを必要とすることがあり得る。従って、コンピューティングサーバーシステム１１６のフォーマットコンポーネントは、ガラス製品のデジタル歪み情報の選択されたサブセットを、エンドユーザーに送信する前に、ネイティブフォーマットから必要な共通フォーマットに変換し得る。あるいは、デジタル歪み情報は、様々なクラウドコンピューティングリソースを使用して、コンピューティングサーバーシステム１１６によって再フォーマットされ得る。

コンピューティングサーバーシステム１１６のコンテキストコンポーネントは、時刻／日付スタンプ、品質値、データに関連付けられた場所（例えば、地理的位置）、データ生成時のマシンステータス、保存された情報の更新または変更に関連する情報、他のコンテキスト情報、などのコンテキストメタデータを、格納されたデジタル歪み情報に関連付け得る。これらは、クラウド側の分析に関連してクラウドベースのシステム１１６，１１８によって使用され得る。

さらに、コンピューティングサーバーシステム１１６は、格納されたすべてのデジタル歪み情報に含まれる機密情報ないし専有情報を、他のクラウドベースのデバイスに送信する前に、暗号化するように構成された暗号化コンポーネントを含み得る。コンピューティングサーバーシステム１１６の集約コンポーネントは、複数のソースからの関連データを組み合わせるように構成され得る。例えば、コンピューティングサーバーシステム１１６は、信頼できるデータソースから、ガラス製品の格納されたデジタル歪み情報の変更を反映するデータの取得、集約、および更新、をし得る。コンピューティングサーバーシステム１１６の圧縮コンポーネントは、任意の適当なデータ圧縮アルゴリズムを使用して、選択されたデータ構造に関連してデータを圧縮し得る。これは、冗長データビットの検出および削除、高精度ビットの切り捨て、またはその他の適当な圧縮操作、が含まれ得る。

コンピューティングサーバーシステム１１６によって格納された様々なガラス製品の光学歪み情報は、監査のためのデータソースとして機能し得る。例えば、例外や事故（例えば、自動運転車において）の場合、この情報は、補償請求における当事者の責任を文書化するための貴重な情報源となり得る。

図５を参照すると、本開示の態様によれば、方法５００のフローチャートが示されている。方法５００は、車両用グレージングの光学歪み情報を提供するために、あるいは、車両用グレージングを通して情報取得システムによって取得された画像の歪みを修正するために、実行され得る。方法５００は、コンピューティングデバイス（例えば、図１の光学歪み決定システム１１０）の少なくとも１つのプロセッサを介して、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること（５０２）、および、分析結果に基づき車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること（５０４）、を含み得る。方法５００は、さらに、車両用グレージングの識別情報を生成すること（５０６）、および、デジタル光学歪み情報を識別情報に関連付けること（５０８）、を含み得る。いくつかの実施例では、識別情報は、車両用グレージングの光学特性の取得および分析の前に生成され得、デジタル光学歪みが、車両用グレージングに予め提供された識別情報に関連付けられ得る。デジタル光学歪み情報および識別情報は、通信ネットワークを介して、少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信され得る。一実施例では、少なくとも１つのコンピューティングシステムは、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成されたクラウドベースのコンピューティングサーバーシステムであり得る。

車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、あるいは、車両用グレージングのＭＴＦに関連するデータ、を含み得る。車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、ＱＲコード、パッシブないしアクティブのＲＦＩＤタグ、ＮＦＣトラッカー、ＢＬＥビーコン、ＧＳＭ／ＳＭＳタグ、の少なくとも１つを含む、少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含み得る。一実施例では、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、識別情報を用いてクラウドベースコンピューティングサーバーシステムからダウンロードされ得、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定・選択するために使用され得る。あるいは、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムの較正のために、デジタル光学歪み情報が使用され得る。

図６を参照すると、本開示の態様に従い、車両用グレージングの光学歪み情報を提供するための方法６００のフローチャートが示されている。方法６００は、第１のコンピューティングデバイス（例えば、図１の光学歪み決定システム１１０）による、車両用グレージングの光学特性の取得および分析（６０２）、第１のコンピューティングデバイスによる、分析結果に基づく車両用グレージングのデジタル光学歪み情報の生成（６０４）、を含み得る。方法６００は、さらに、第１のコンピューティングデバイスによる、車両用グレージングの識別情報の生成（６０６）、第１のコンピューティングデバイスによる、デジタル光学歪み情報と識別情報との関連付け（６０８）、第１のコンピューティングデバイスによる、通信ネットワーク（例えば、図１の通信ネットワーク１１２）を介した第２のコンピューティングデバイス（例えば、図１のコンピュータサーバシステム１１６）へのデジタル光学歪み情報および識別情報の送信（６１０）、を含み得る。いくつかの実施例では、車両用グレージングの光学特性を取得および分析する前に識別情報が生成され、デジタル光学歪みが、車両用グレージング上に先に提供されている識別情報に関連付けられ得る。あるいは、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報および識別情報は、任意の適当なデータ記憶デバイスないしシステムに記憶され得る。

さらに、方法６００は、第２のコンピューティングデバイスによる、デジタル光学歪み情報および識別情報の格納（６１２）、第３のコンピューティングデバイス（例えば、図１のコンピューティングシステムないしデバイス１１８）による、識別情報を使用した、第２のコンピューティングデバイスからのデジタル光学歪み情報のダウンロード（６１４）、第３のコンピューティングデバイスによる、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいた、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムの決定・選択（６１６）、を含み得る。

図７を参照すると、本開示の態様に従い、車両用グレージングを通して情報取得システムによって取得された画像の歪みを補正するための方法７００のフローチャートが示されている。方法７００は、第１のコンピューティングデバイス（例えば、図１の光学歪み決定システム１１０）による、車両用グレージングの光学特性の取得および分析（７０２）、第１のコンピューティングデバイスによる、分析結果に基づく車両用グレージングのデジタル光学歪み情報の生成（７０４）、を含み得る。方法７００は、さらに、第１のコンピューティングデバイスによる、車両用グレージングの識別情報の生成（７０６）、第１のコンピューティングデバイスによる、デジタル光学歪み情報と識別情報との関連付け（７０８）、第１のコンピューティングデバイスによる、通信ネットワーク（例えば、図１の通信ネットワーク１１２）を介した第２のコンピューティングデバイス（例えば、図１のコンピュータサーバシステム１１６）へのデジタル光学歪み情報および識別情報の送信（７１０）、を含み得る。いくつかの実施例では、車両用グレージングの光学特性を取得および分析する前に識別情報が生成され、デジタル光学歪みが、車両用グレージング上に先に提供されている識別情報に関連付けられ得る。あるいは、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報および識別情報は、任意の適当なデータ記憶デバイスないしシステムに記憶され得る。

さらに、方法７００は、第２のコンピューティングデバイスによる、デジタル光学歪み情報および識別情報の格納（７１２）、車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムの車両用グレージングの近くへの設置（７１４）、第３のコンピューティングデバイス（例えば、図１のコンピューティングシステムないしデバイス１１８）による、識別情報を使用した、第２のコンピューティングデバイスからのデジタル光学歪み情報のダウンロード（７１６）、第３のコンピューティングデバイスによる、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいた、情報取得システムの較正（７１８）、を含み得る。

図８を参照すると、本開示の態様に従い、情報取得システムを較正するための方法８００のフローチャートが示されている。方法８００は、車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムの車両用グレージングの近くへの設置（８０２）を含み得る。方法８００は、また、第１のコンピューティングデバイスによる、車両用グレージングの識別情報を使用した、通信ネットワークを介した第２のコンピューティングデバイスからのデジタル光学歪み情報のダウンロード（８０４）を含み得る。一実施例では、車両用グレージングの識別情報は、デジタル光学歪み情報に関連付けられた少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含む。方法８００は、また、第１のコンピューティングデバイスによる、少なくともデジタル光学歪み情報に基づく情報取得システムの較正（８０６）を含み得る。

図９を参照すると、本開示の態様に従い、車両に設置される情報取得システムを決定および選択するための方法９００のフローチャートが示されている。方法９００は、コンピューティングデバイスによる、車両用グレージングを一意に識別する識別情報の取得（９０２）、コンピューティングデバイスによる、識別情報を使用した、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報の受信（９０４）、コンピューティングデバイスによる、少なくともデジタル光学歪み情報に基づく、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムの決定・選択（９０６）、を含み得る。

本開示の上記の説明は、当業者が本開示を作成または使用できるようにするために提供されている。本開示に対する種々の修正は、当業者には容易に明らかであり、本明細書に規定される共通の原理は、本開示の精神または範囲から逸脱することなく、他の変形に適用され得る。さらに、図面に関連する上記の説明は、例を説明するものであり、実施可能な特許請求の範囲内における唯一の例を表すものではない。

さらに、説明された態様および／または実施形態の要素は単数形で説明またはクレームされ得るが、単数形への限定が明示的に述べられていない限り、複数形も含まれる。さらに、特に明記しない限り、任意の態様および／または実施形態のすべてまたは一部を、他の任意の態様および／または実施形態のすべてまたは一部と共に利用することができる。従って、本開示は、本明細書で説明される例および設計に限定されず、本明細書で開示される原理および新規の特徴に一致する最も広い範囲が与えられる。

Claims (27)

1. 車両用グレージングの光学歪み情報を提供するための方法であって、
   コンピューティングデバイスの少なくとも１つのプロセッサを介して、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること、
   分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること、
   車両用グレージングの識別情報を生成すること、
   デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付けること、
   を含む、方法。
2. デジタル光学歪み情報および識別情報を、通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
3. 車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、少なくとも、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、または、車両用グレージングの変調伝達関数（ＭＴＦ）に関連するデータ、を含む、請求項１に記載の方法。
4. 車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、クイックレスポンス（ＱＲ）コード、パッシブないしアクティブな無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ、近距離無線通信（ＮＦＣ）トラッカー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコン、モバイル通信グローバルシステム／ショートメッセージサービス（ＧＳＭ／ＳＭＳ）タグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含む、請求項１に記載の方法。
5. 上記少なくとも１つのコンピューティングシステムは、クラウドベースコンピューティングサーバーシステムを含み、
   この方法は、クラウドベースコンピューティングサーバーシステムによって、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納すること、をさらに含む、請求項２に記載の方法。
6. 識別情報を使用して、クラウドベースコンピューティングサーバーシステムから車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を他のコンピューティングデバイスによってダウンロードすること、をさらに含む、請求項５に記載の方法。
7. 少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、他のコンピューティングデバイスによって、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定および選択すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
8. 少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、他のコンピューティングデバイスによって、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを較正すること、をさらに含む、請求項１に記載の方法。
9. 車両用グレージングの光学歪み情報を提供するための方法であって、
   第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること、
   第１のコンピューティングデバイスにより、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること、
   第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を生成すること、
   第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付けること、
   第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を、通信ネットワークを介して第２のコンピューティングデバイスに送信すること、
   第２のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納すること、
   第３のコンピューティングデバイスにより、識別情報を用いて、第２のコンピューティングデバイスからデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、
   第３のコンピューティングデバイスにより、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定および選択すること、
   を含む、方法。
10. 車両用グレージングの光学歪み情報を提供するための方法であって、
    第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの光学特性を取得および分析すること、
    第１のコンピューティングデバイスにより、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成すること、
    第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を生成すること、
    第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付けること、
    第１のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を、通信ネットワークを介して第２のコンピューティングデバイスに送信すること、
    第２のコンピューティングデバイスにより、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納すること、
    車両用グレージングを通して情報を取得するために情報取得システムを車両用グレージングの近くに設置すること、
    第３のコンピューティングデバイスにより、識別情報を用いて、第２のコンピューティングデバイスからデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、
    第３のコンピューティングデバイスにより、少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、情報取得システムを較正すること、
    を含む、方法。
11. 車両用グレージングの光学歪み情報を提供するためのシステムであって、
    車両用グレージングの光学特性を取得および分析し、分析結果に基づいて、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を生成し、車両用グレージングの識別情報を生成し、デジタル光学歪み情報を識別情報と関連付け、デジタル光学歪み情報および識別情報を通信ネットワークを介して少なくとも１つのコンピューティングシステムに送信する、ように構成された、少なくとも１つのプロセッサを含む光学歪み決定システムと、
    ここで、少なくとも１つのコンピューティングシステムは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成されており、
    車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムと、
    識別情報を用いて少なくとも１つのコンピューティングシステムからデジタル光学歪み情報をダウンロードし、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて情報取得システムを較正するように構成されたコンピューティングデバイスと、
    を含むシステム。
12. 情報取得システムを較正するための方法であって、
    車両用グレージングを通して情報を取得するために情報取得システムを車両用グレージングの近くに設置すること、
    第１のコンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を用いて、通信ネットワークを介して第２のコンピューティングデバイスから車両用グレージングのデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、
    第１のコンピューティングデバイスにより、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて情報取得システムを較正すること、
    を含む方法。
13. 車両用グレージングの識別情報は、デジタル光学歪み情報に関連付けられた少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含む、請求項１２に記載の方法。
14. 車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、少なくとも、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、または、車両用グレージングの変調伝達関数（ＭＴＦ）に関連するデータ、を含む、請求項１２に記載の方法。
15. 車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、クイックレスポンス（ＱＲ）コード、パッシブないしアクティブな無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ、近距離無線通信（ＮＦＣ）トラッカー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコン、モバイル通信グローバルシステム／ショートメッセージサービス（ＧＳＭ／ＳＭＳ）タグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含む、請求項１３に記載の方法。
16. 第２のコンピューティングデバイスは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成された少なくとも１つのクラウドベースコンピューティングサーバーシステムを含む、請求項１２に記載の方法。
17. 情報取得システムを決定および選択するための方法であって、
    コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングを一意に識別する識別情報を取得すること、
    識別情報を用いて、上記コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングのデジタル光学歪み情報を受信すること、
    少なくともデジタル光学歪み情報に基づき、上記コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定および選択すること、
    を含む方法。
18. 車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、クイックレスポンス（ＱＲ）コード、パッシブないしアクティブな無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ、近距離無線通信（ＮＦＣ）トラッカー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコン、モバイル通信グローバルシステム／ショートメッセージサービス（ＧＳＭ／ＳＭＳ）タグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含む、請求項１７に記載の方法。
19. 車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、少なくとも、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、または、車両用グレージングの変調伝達関数（ＭＴＦ）に関連するデータ、を含む、請求項１７に記載の方法。
20. デジタル光学歪み情報を受信することは、上記コンピューティングデバイスにより、車両用グレージングの識別情報を用いて、通信ネットワークを介して他のコンピューティングデバイスから車両用グレージングのデジタル光学歪み情報をダウンロードすること、を含む、請求項１７に記載の方法。
21. 他のコンピューティングデバイスは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成されたクラウドベースコンピューティングサーバーシステムを含む、請求項２０に記載の方法。
22. 車両用グレージングであって、
    ガラス基板と、
    車両用グレージングのデジタル光学歪み情報と関連付けるように構成された少なくとも１つのユニークな機械可読コードと、
    を備え、
    ここで、デジタル光学歪み情報は、少なくとも１つのコンピューティングシステムに格納されている、
    車両用グレージング。
23. 車両用グレージングのデジタル光学歪み情報は、少なくとも、車両用グレージングの光学特性に関連するデータ、車両用グレージングの反りマップ、または、車両用グレージングの変調伝達関数（ＭＴＦ）に関連するデータ、を含む、請求項２２に記載の車両用グレージング。
24. 車両用グレージングの識別情報は、数字および／または文字の組み合わせ、バーコード、クイックレスポンス（ＱＲ）コード、パッシブないしアクティブな無線周波数識別（ＲＦＩＤ）タグ、近距離無線通信（ＮＦＣ）トラッカー、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ低エネルギー（ＢＬＥ）ビーコン、モバイル通信グローバルシステム／ショートメッセージサービス（ＧＳＭ／ＳＭＳ）タグ、の少なくとも１つを含む少なくとも１つのユニークな機械可読コードを含む、請求項２２に記載の車両用グレージング。
25. デジタル光学歪み情報は、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを較正するために使用される、請求項２２に記載の車両用グレージング。
26. デジタル光学歪み情報は、少なくともデジタル光学歪み情報に基づいて、車両用グレージングの近くに取り付けられて車両用グレージングを通して情報を取得する情報取得システムを決定し選択するために使用される、請求項２２に記載の車両用グレージング。
27. 少なくとも１つのコンピューティングシステムは、デジタル光学歪み情報および識別情報を格納するように構成された少なくとも１つのクラウドベースコンピューティングサーバーシステムを含む、請求項２２に記載の車両用グレージング。

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