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一種快速檢測戶外全彩LED顯示屏亮度色度的新方法
摘要: 本文針對戶外全彩LED 顯示屏的亮度和色度檢測, 提出了一種基于數字圖像處理技術的檢測新方法。首先對采集的LED 顯示屏圖像進行預處理; 然后通過水平與垂直投影來確定LED 像素點的位置及亮度、色度的計算區域; 最后記錄亮度和色度不一致的LED 像素點, 以便進行后續校正。實驗表明, 該檢測方法可實現對戶外全彩LED 顯示屏亮度和色度的檢測及后續的校正, 大大提高LED 顯示屏的檢測速度和顯示質量。
Abstract:
Key words :

  LED( Light Emitting Diode, 發光二極管) 是當今世界發展最為快速的產業之一。LED 高亮度、低能耗、長壽命的特點使得LED 顯示屏在戶外平板顯示領域優勢明顯。但是, LED間存在的光、電學特性差異通常會引起LED 顯示屏亮度、色度不一致, 進而破壞顯示屏的白平衡, 降低顯示品質, 嚴重時還會造成“花屏”、“馬賽克”等問題。在解決這一問題時, 以往的研究主要集中在單個LED 的光電學特性差異上面, 目的在于找到RGB( 紅、綠、藍) 三基色LED 合適的補償曲線以修正其驅動控制參數來改善顯示效果。這類檢測和校正方案能較好解決“花屏” 、“馬賽克“等嚴重問題。可是, 即便是同一基色、同一批次的LED 間也存在特性差異, 且LED 全彩顯示屏包含的LED 像素點多, 在生產、制造的過程中都難免會出現各種問題, 將導致某個LED 像素點不亮, 或產生亮度、色度差。所以, 這類檢測方案對單個LED 像素點的校正效果較差, 顯示效果改善有限。作為補償方案, 人工目測也只能檢測出個別差異明顯的LED 像素點, 且對檢測人員的調試經驗要求較高; 同時, LED 的高亮度也加大了檢測人員的工作強度, 致使檢測效率低。

  因此, 本文從戶外全彩LED 顯示屏整體著手, 運用數字圖像處理的方法對顯示屏上的每個LED 像素點進行快速檢測,目的在于提高檢測速度和準確度, 從而改善戶外全彩LED 顯示屏的顯示效果。

 

  1 檢測原理

 

  如圖1 所示, 計算機通過圖像采集/ 控制模塊將CCD( Charge Coupled Devices, 電荷耦合器件) 傳感器采集到的LED顯示屏的顯示圖像進行處理。處理過程主要包括LED 像素點的定位和亮度、色度的快速檢測兩部分。

 

  圖1  檢測系統組成原理圖

  圖1 檢測系統組成原理圖

 

  1. 1 LED 像素點的定位

  要確定LED 像素點的位置, 首先要對采集的LED 顯示屏圖像進行二值化。由基于直方圖的圖像閾值分割方法可以知道: 圖像由可以分離的具有不同灰度等級的一種或多種物體和背景組成。根據這一原理, 圖像的直方圖中將會呈現多個峰值, 每個峰值對應一種物體或是背景, 要將不同的物體分離開, 可以以谷值點為閾值來劃分相鄰峰值。

  由于LED 顯示屏的點陣特性, 實際檢測中發現采集的圖像( 如圖2( a) 其灰度直方圖( 如圖2( b) ) 雙峰分布特征十分明顯。對于這類情況, 采用式( 1) 的最大方差閾值法來自動選擇分割閾值, 不僅效果好, 而且速度快。

  

  式中T 表示分割閾值, w 0、w 1 分別表示灰度值小于T、大于T 的像素點在圖像中所占的比重, 、“0”、“1” 分別表示圖像整體的灰度平均值、灰度值小于T 的那部分圖像的灰度平均值、灰度值大于T 的那部分圖像的灰度平均值。

  利用式( 1) 計算出的閾值T 對圖2( a) 的灰度圖像進行二值化處理后得到圖2( c) , 再對圖2( c) 分別進行水平和垂直投影, 就可以計算出LED 像素點在顯示屏上的位置。

 

  圖2  定位處理結果

  2( a) 采集的藍色圖像 2( b) 灰度直方圖 2( c) 二值化圖像

  圖2 定位處理結果

 

  1. 2 LED 像素點亮度、色度的快速檢測

  借鑒成功用于PAL( Phase Alternating Line, 逐行倒相制) 制式的電視系統中的YUV 顏色模型( Y 表示亮度, U 和V 是構成彩色的兩個分量) , 筆者將圖像中采用的RGB 顏色模型轉換成式( 2) 的顏色模型, 可以方便、快捷地計算出各像素點的相對亮度值。

  

  根據色度學中的加色法原理?1%, 戶外全彩LED 顯示屏由RGB 三基色LED 構成顯示屏上的每個像素點, 通過控制每個像素點中的某基色LED 的發光強度, 就可以配出各種顏色,在顯示屏上顯示出豐富多彩的彩色圖像。在CIE( 國際照明委員會) rg 色度圖中, 色度坐標反映的是三基色各自在三刺激值總量中的相對比例, 一組色度坐標表示了色相相同和飽和度相同而亮度不同的那些顏色的共同特征。

  而LED 顯示屏上的每個像素點總是能在待測圖像中找到對應的區域。因此, 可通過其對應區域內圖像數據中的RGB 值來確定該像素點的色度, 其計算公式如式( 3)。

  

  設測得的LED 像素點的亮度值為Y1, 色度坐標為( r 1,g1) , 分析Y1、( ri , g1) 的離散性, 就能確定LED 顯示屏上亮度和色度不一致的LED 像素點。

  為驗證檢測方法的有效性, 筆者用Ava Spec- 2048 微型光譜儀對同一戶外全彩LED 顯示屏的單元模塊進行了亮度和色度的對比測試。為減小計算量和方便調試, 筆者采用了CIE rg 色度坐標系, 這與光譜儀采用的國際通用的CIE xy 色度坐標系不同。因此, 測試時要對色度坐標進行轉換, 如式( 4) 所示。

  

 

  2 處理結果及分析

 

  筆者利用CCD 圖像傳感器采集圖像, 對三合一表貼戶外全彩LED 顯示屏的單元模塊中的LED 像素點進行了算法測試。

  以藍色為例, 圖2( a) 為CCD 圖像傳感器采集的三合一表貼單元模塊顯示的藍色圖像。為更好地驗證該檢測方法的有效性, 筆者對該LED 顯示單元模塊的某些像素點進行了遮蔽處理, 形成了圖2( a) 中的黑色部分。

 

  圖3 麥克亞當顏色寬容量橢圓圖

  圖3 麥克亞當顏色寬容量橢圓圖

 

  由于LED 是自發光體, 并且發光強度在一定范圍內與提供給它的驅動電流成正比, 因此在驅動電路的設計、制造和調試過程中, 通過合理控制驅動電流, 可以盡量減小亮度差,以平均值作為標準值來計算, 應小于15%至20%±1- 2%.因此, 為方便后續的亮度校正, 實驗對偏離整體亮度平均值5%以上的LED 像素點進行定位和統計, 以求將這些偏離較大的像素點的亮度差值控制在10%以內。在進行色度檢測時, 本文參照麥克亞當( D. L. MacAdam) 對顏色寬容度進行量化的方法( 如圖3) , 對各LED 像素點的色度坐標進行了統計, 求出這些色度坐標的幾何中心, 并記錄下與該幾何中心的歐式距離大于d0 的LED 像素點( 不同顏色d0 取值不同) , 如式(5)。

  

  表1 為檢測結果( 以藍色為例) , 其中亮度值Y1 為相對亮度, 正比于最大亮度255; 色度坐標為( r 1, g1)。

 

  表1 檢測結果統計表(藍色)

  表1  檢測結果統計表(藍色)

 

  筆者用AvaSpec- 2048 微型光譜儀對同一單元模塊進行了對比測試, 其測試結果如表2 所示。對比可知, 本文采用的檢測方法是有效、可行的, 且檢測速度快、精度高。

 

  表2 AvaSpec- 2048 微型光譜儀測試結果(藍色)

  表2  AvaSpec- 2048 微型光譜儀測試結果(藍色)

 

  3 結論

 

  本文運用CCD 圖像傳感器及數字圖像處理技術對戶外全彩LED 顯示屏的亮度、色度均勻性評價提出了一種新的快速檢測方法, 較好地保證了顯示屏上各LED 像素點顯示效果的一致性, 為后續的亮度、色度校正工作提供了定量調試的參考依據, 能大大提高戶外全彩LED 顯示屏的檢測效率和顯示質量。下一步將繼續開展環境光對亮度、色度檢測的影響及克服方法, 以及亮度、色度自動校正驅動電路的研究, 最后實現對戶外全彩顯示屏上每個LED 像素點的亮度、色度值的精確檢測和校正。

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