图像传感器是一种将光信号转换为电子信号的器件,是图像采集系统的核心构成部分。近年来由于CMOS图像传感器在数码相机、智能手机、安全监控的摄像头,甚至人类科技发展的最高体现——空间科学,都有图像传感器的身影。随着CMOS图像传感器的应用领域越来越广泛,对图像传感器的性能的测试、评价和筛选来保证产品的质量和应用的可靠性是十分必要的。目前国际上对图像传感器的研究与测试普遍使用“欧洲机器视觉协会”制定的“1288标准”(EMVA1288),本研究基于粒子群算法和光子转换理论,针对图像传感器的几个主要性能参数:系统增益、暗电流、初始暗信号均值,提出了新的测试方法。本论文的测试方法利用EMVA1288标准和粒子群算法进行设计,可以将图像传感器的系统增益、暗信号均值和暗信号初始值等参数一并反演得到,并利用了明场和暗场灰度值均值数据,使测试结果更为精确。本论文首先概述了图像传感器的发展历史与实际的应用情况,之后阐述了图像传感器的测试标准和测试系统的组成部分,论文主要对图像传感器的几个关键参数进行了详细的介绍。实验利用一套图像传感器的测试系统,得到基于EMVA1288标准的测试数据,包括明场、暗场的均值与方差。基于EMVA1288标准得到一种数学模型,利用改进型粒子群算法中的适应度函数,将数学模型与算法进行结合,从而提出了一种新的图像传感器的测试方法。本方法通过对粒子群算法的惯性权重和算法后期的寻优过程的控制,使算法的搜索精度更为精确。测试实验结果表明,本方法行之有效。