何金朋,李陽(yáng)陽(yáng),劉 罡
(西安電子科技大學(xué) 技術(shù)物理學(xué)院,陜西 西安710126)
近年來(lái)LED單元板市場(chǎng)需求呈現(xiàn)迅速上升的趨勢(shì),其市場(chǎng)前景可觀。但市場(chǎng)上LED單元板的質(zhì)量參差不齊,對(duì)該類(lèi)產(chǎn)品的質(zhì)量檢測(cè)需求逐年增加,因此有必要針對(duì)LED單元板的質(zhì)量檢測(cè)進(jìn)行研究。
LED單元板的均勻性直接影響著LED單元板的顯示效果,但是僅靠目測(cè)來(lái)判斷單元板的均勻性,不同的人以及各種因素都會(huì)影響判斷,不能在細(xì)節(jié)上對(duì)單元板的均勻性做出客觀評(píng)價(jià)。因此本文通過(guò)計(jì)算機(jī)圖像處理的方法提出了一種LED單元板的均勻性評(píng)價(jià)方法。
業(yè)界有一種評(píng)價(jià)燈點(diǎn)均勻性的方法,即九點(diǎn)測(cè)試[1]。即在屏幕上隨機(jī)抽取N個(gè)樣點(diǎn)或模塊,以該樣點(diǎn)或模塊為中心用亮度計(jì)分別測(cè)出中心點(diǎn)亮度及其相關(guān)聯(lián)區(qū)域亮度,然后分別評(píng)價(jià)求均值。顯然這種評(píng)價(jià)方法不全面,而且偶然性較大。
還有一種評(píng)價(jià)方法就是選取圖像中像素值的最大值與最小值利用下式進(jìn)行評(píng)價(jià)[2]
式(1)中,f(x,y)max與f(x,y)min分別代表圖像中灰度值的最大與最小值,雖然以上兩種方法在一定程度上能反應(yīng)LED屏的均勻性,但這兩種方法的缺陷是沒(méi)有考慮燈點(diǎn)的分布,若一個(gè)LED顯示屏燈點(diǎn)的最大灰度值是244,最小灰度值是180,假如這兩個(gè)燈點(diǎn)位于不同的位置則觀察的效果會(huì)不一樣也即均勻性不同。例如當(dāng)這兩個(gè)燈點(diǎn)正好相鄰時(shí),對(duì)比強(qiáng)烈,給人的感覺(jué)和這兩個(gè)燈點(diǎn)距離較遠(yuǎn)時(shí)的感覺(jué)不同,還有就是該方法只考慮了其中兩個(gè)燈點(diǎn)的灰度值,偶然性較大,有些片面,因此針對(duì)此問(wèn)題,提出了以下方法,在求方差的基礎(chǔ)上作一些改進(jìn)用于評(píng)價(jià)LED顯示屏的均勻性。
首先認(rèn)為每個(gè)燈都是可以亮的,要是有某個(gè)燈不亮,則認(rèn)為屬于瞎燈范疇,不用對(duì)該燈板作均勻性評(píng)價(jià);其次認(rèn)為該燈板每個(gè)燈點(diǎn)的位置都符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),否則認(rèn)為屬于歪燈。
基于以上前提,通過(guò)CCD相機(jī)對(duì)LED燈板分別以單色全亮方式采集圖像,然后將圖像灰度化圖2所示,然后根據(jù)灰度分布直方圖通過(guò)統(tǒng)計(jì)找出背景與燈點(diǎn)的分布閾值T如圖1所示[3]。
圖1 32×32燈點(diǎn)的灰度直方圖
由于背景灰度值較低,而且占大部分面積,燈點(diǎn)灰度值較大,同時(shí)也占了加大部分面積,因此圖像會(huì)出現(xiàn)兩個(gè)峰值,取兩個(gè)峰值之間的最低點(diǎn)作為閾值T。然后根據(jù)該閾值確定出每個(gè)燈點(diǎn)的范圍,最后用下式確定出燈點(diǎn)的位置
在燈點(diǎn)范圍內(nèi),以該點(diǎn)為中心取上、下、左、右大于閾值T的像素的平均值作為該燈點(diǎn)的亮度值,然后以燈點(diǎn)的位置作為像素坐標(biāo),以該均值作為像素值,生成新的燈點(diǎn)圖,如圖3所示。
圖2 灰度化之后的燈點(diǎn)圖
圖3 燈點(diǎn)灰度值拼湊圖
通過(guò)上述方法已經(jīng)將燈板的背景去掉,則圖3已經(jīng)將燈點(diǎn)的信息集中在一起,并且先后位置沒(méi)有發(fā)生變化。因此只用對(duì)該圖的均勻性評(píng)價(jià)即可,例如當(dāng)上述圖的灰度值全部相同,則均勻性最好。
鑒于實(shí)際中LED屏都是有較多小的LED模組拼接而成,因此,考慮將圖2在二維空間內(nèi)作周期性擴(kuò)展,得到一張無(wú)限大的圖。
假設(shè)經(jīng)過(guò)上述處理后得到一副大小為M×N的圖,對(duì)應(yīng)的灰度值為f(x,y),x,y分別為該灰度值在圖片中的行列坐標(biāo),(0≤x≤M-1,0≤y≤N-1),利用式(4)對(duì)該圖像作傅里葉變換[4]
通過(guò)對(duì)傅里葉變換的意義分析可知,圖像某頻率的幅值反應(yīng)了圖像的灰度變化劇烈程度,而該頻率反應(yīng)了燈點(diǎn)的位置,例如如果兩個(gè)燈點(diǎn)離得近則影響的是高頻,離得遠(yuǎn)則影響的是低頻??梢?jiàn)該變換已經(jīng)將燈點(diǎn)的位置信息包含在頻譜圖之中。因此可以對(duì)變換后的信息分析得到燈點(diǎn)的均勻性評(píng)價(jià)值[5]。
當(dāng)幅值一定時(shí),頻率越高燈板的均勻性越差,而當(dāng)頻率一定時(shí),幅值越高燈板的均勻性越差[6]。因此可以以頻率作為權(quán)值與幅值相乘作為每一個(gè)對(duì)燈板均勻性的影響因子,然后將所有的影響因子相加作為總的影響因子P1。如式(5)所示
由式(5)知,在橫向與縱向頻率分別為2π/N×v,與2π/M×u時(shí),可見(jiàn)頻率與u/M,v/N成正比,因此為了簡(jiǎn)化計(jì)算將上式中的2π/M×u與2π/N×V分別用u/M,v/N替換得到下式
不采用u,v代替頻率,是由于考慮到燈板大小的影響,例如假設(shè)將兩個(gè)完全相同的屏并在一起,則變成2M×N得到的影響因子不同,但均勻性應(yīng)該相同,因此用u/M與v/N代替頻率,而不用u,v代替。
圖像的均勻性影響因子有兩部分,一部分屬于整體評(píng)價(jià)因子方差,一部分是上述的考慮燈點(diǎn)位置的局部影響因子P1。由于圖像的均勻性主要由均方差決定,因此可以給P1乘以一個(gè)權(quán)值因子A,由于由式(6)得到的影響因子越大,則燈板的均勻性越差,方差越大均勻性越差。因此定義均勻性Q為
其中,A為圖像局部影響因子的權(quán)值,由于方差是主要影響因素,A取值應(yīng)很小。P1為上述的局部影響因子,P2為整體的方差影響因子。
通過(guò)式(7)可以對(duì)各種LED燈板的均勻性評(píng)。例如當(dāng)處理后所有的燈點(diǎn)灰度值全部相等,則進(jìn)行傅里葉變換,除了直流分量,其余諧波分量都為零,方差也為零,各個(gè)影響因子之和為零,即Q為零,均勻性最好。由于式(7)既考慮了各諧波分量的幅值,又考慮了頻率,因此該式能更好更細(xì)膩地評(píng)價(jià)燈板的均勻性[7]。
圖4~圖8是模擬實(shí)驗(yàn)所用的燈板(32×32燈點(diǎn))各燈點(diǎn)亮度值制作的,各圖方差相等,但均勻性明顯不同。
圖4 P1=5 854.76;P2=100.00
圖5 P1=4 730.26;P2=100.00
圖6 P1=3 620.38;P2=100.00
圖7 P1=2 560.00;P2=100.00
圖8 P1=2 304.00;P2=57.50
通過(guò)實(shí)驗(yàn),式中A選取0.01比較合理,以上5幅圖中前4幅圖方差都相等,并且所用像素值相同,但其像素點(diǎn)的排布位置不同,因此給人以不同的視覺(jué)效果,顯然這4幅圖給人的視覺(jué)效果是越來(lái)越好,但如果用方差來(lái)評(píng)價(jià)均勻性時(shí),所得到的結(jié)果是一致的,但實(shí)際效果并非如此,而用本文所提方法來(lái)評(píng)價(jià)圖像的均勻性,則能更好地反應(yīng)實(shí)際效果。圖8方差與傅里葉變換得到的評(píng)價(jià)因子都較小,圖像效果也最好,由此可見(jiàn)基于傅里葉變換的評(píng)價(jià)方法能更好地評(píng)價(jià)圖像的均勻性,并且更加接近人眼的視覺(jué)效果。
通過(guò)以上分析可知,基于傅里葉變換的LED單元板均勻性評(píng)價(jià)方法將空間域問(wèn)題變換到頻域,從一個(gè)新的角度來(lái)解決均勻性問(wèn)題,并取得了良好的效果。相比現(xiàn)有方法,可以更全面地分析LED單元板的均勻性,也解決了方差相等時(shí)均勻性明顯不同的問(wèn)題,更接近人眼的視覺(jué)效果,使LED單元板的均勻性檢測(cè)水平進(jìn)一步提高,這種方法可以用來(lái)從宏觀指導(dǎo)生產(chǎn)實(shí)踐。
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