投影机光学自动测定系统亮度数据优化设计
2020-08-11李晨
李晨
(麦克赛尔数字映像(中国)有限公司,福建 福州350014)
1 概述
亮度(light out)是投影机产品最重要光学性能指标之一,在项目投标时,投影机的亮度、色度等性能参数及目视效果,对中标与否起了至关重要的作用,部分投标案件需要提供此型号投影机量产时的整体光学数据进行参考,中国国内标案一般要求量产平均亮度要达到亮度标称值的90%以上,若整体亮度数据与亮度标称值不符,则失去投标资格。
一般日系投影机厂家通常采用亮度测定标准为ANSI 流明。ANSI 流明标准由美国国家标准协会(American National Standards Institute 简称“ANSI”)在1992 年制定,用于测定由投影机生成的视频输出亮度[1]。该方法使用照度计测定投影屏幕(40 英寸-70 英寸)上规定的9 个点,并通过9 点的平均照度算出ANSI 流明。目前我司对包括ANSI 流明在内投影机的光学数据测定使用的是一套基于高精度照度计T-10A 以及色彩照CL-200 组合使用的自动测定系统(本文仅讨论使用T-10A 的部分)。投影机在流水线上通过光学测定工位时,为了提高作业节拍,经常忽略对投影机摆放位置进行调整,导致作业时会有个别T-10A 获取到的数值为异常值,并将其用于亮度计算,使得整批产品的平均亮度数据值低于实际的亮度水准,从而在投标案件中处于不利地位。
本文介绍了一种对投影机光学检测软件的优化设计,使得在不影响量产作业时正常亮度测试能力的情况下,筛出异常数据,优化整体亮度数据。
2 光学亮度测试系统构成
2.1 系统描述
本系统由一台电脑进行中控,中控电脑分别与投影机、信号发生器、照度计进行通信。
测定前对投影机、信号发生器、照度计进行初始化,确认后三者为正常可控状态;由电脑发出指令控制信号发生器向投影机输入一个100%全白信号;同时电脑自动读取对应机种文件控制投影机处于亮度测定状态并切换至输入信号相应频道;投影机投射白画面;位于投影屏幕上9 个不同位置的照度计(从左到右分三列,编号从0 到8)接收到光线并测量亮度,依次将数据反馈回中控电脑,由中控电脑对数据进行计算处理。
2.2 亮度测定条件及算法
条件:投影机需处于亮度、对比度最大的状态;周边环境亮度需近乎为0 lux;输入100%白信号(0.7Vp-p±5%)。
算法:E0~E8为9 个照度计亮度值,平均亮度=照度*面积=(E0+E1+…E8)*△S
XGA:△S=0.055(40 英寸时) △S=0.169(70 英寸时)
WXGA:△S=0.052(40 英寸时) △S=0.141(66 英寸时)
通常投影机亮度的标称值会作为亮度测定时的Type 值,根据光学系统的实际情况设置一个MIN 值(通常是Type 值*85%)和一个MAX 值(通常是Type 值*115%),若MIN 值≤平均光束量≤MAX 值,则判定该亮度数据合格,若在范围外,则判定不合格。
3 亮度数据异常检出
3.1 异常数据分析
通常情况下,若投影机的光学系统中所使用的部品,如透镜、液晶板等有一定质量问题时,或是投影机光源本身亮度不够时,所测得的亮度会有损耗,低于理想的设计值。在工业生产中,我们通常使用正态分布来作为质量控制的依据[2]。μ 为设计,即Type 值的100%,根据各种部品可允许的质量上下限,将亮度的MIN 值定为Type 值的85%,MAX 值为Type 值的115%。图1 为根据正态分布的原理绘制出的量产亮度平均值分布图,若σ=4%,量产平均值=Type 值*95%时,Min(Type 值*85% )以下的不良产品比例应为整体的0.7%。
通过分析量产光学数据可以发现,若是产品质量问题导致的亮度不足,检测同一台投影机的9 个T-10A 照度计间的差距并不会过大。例如一台Type 值为3500lm 左右的投影机,其9 个点的照度基本上都应该在1900lux~2600lux 之间。若由于摆放位置不正或屏幕遮光导致9 点中有1~3 点异常值特别高(>2900lux)或特别低(<500lux),可能算出来的亮度值仍在Type值的85%~115%之间,属于合格范围,但与实际亮度不符。此类值就影响整体数据的正态分布曲线,使中间值偏移,影响量产平均亮度值的数据。
3.2 异常数据检出算法
合理数据的9 点T-10A 数据的离散性分布符合正态分布,可以以标准偏差作为衡量其离散性的标准。以去掉最大值和最小值后的七点平均值AVE 为中间值,设σ=AVE*10%,确认了所有偏离了AVE±3σ 的数值都为异常值,具体算法如下:
①从T-10A 输入的9 点数据E0~E8使用冒泡法进行排序,得出最大值EMAX和最小值EMIN。
②用去掉EMAX值和EMIN值后的7 点值求和,并取7 点平均值AVE7。
图1
③以AVG7 为标准值分别与9 点数据En进行对比,若比值不在0.7≤(En/AVE7)≤1.3 的范围内,则该数据属于异常数据。
图2
3.3 软件异常数据检出流程
下记图2 所示的异常检出流程是在上记2.3 的软件系统流程基础上的追加作业。
4 结果验证
使用了亮度数据优化设计后的新投影机光束量测定系统后,软件可以正确捕捉到异常数据,且能够根据出错T10A 编号提示出错位置。
选取HCP-K29 作为样本机型,确认该机型适用新系统后量产平均亮度数据得到改善,从原本的标称值的88%上升到了标称值的95.10%,改善效果高达7%,确认优化设计有实际效果。经过实验确认本系统可在不影响正常亮度检测功能的情况下,筛查出异常数据,优化亮度数据结果。