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随着显示技术的快速发展与笔记本、计算机的个人显示终端的普及,平板电脑与智能手机也纳入了显示终端的范畴,并且己经在人们的学习、生活以及工作中成为不可替代的电子产品。当前,随着科学技术的快速发展以及加大对光与照明深入研究,人们在光与健康之间的关系有着重要发现,有关光与健康的主题研究已经在开展,例如光与非视觉的生物效应、环境光与健康等。然而以显示健康为基础的研究,尤其是LED背光系统对视觉舒适度的影响研究还不够完善。本课题通过眼动仪测量实验和主观观测评价实验,研究了 LED背光显示屏的视觉舒适度.建立了 LED背光亮度的最优视觉调光等级预测模型,搭建了 LED背光亮度自适应控制系统,主要工作内容如下:根据LED背光系统的发展现状,分析了目前LED背光亮度控制系统造成视觉不舒适度的影响因素。总结了当前LED背光控制理论以及显示屏光色特性的测试方法。对两款LED背光显示屏进行了光色特性的测量,分析了不同色温、亮度与屏幕亮度均匀性对LED背光显示屏视觉舒适度影响。开展了在不同环境亮度与显示屏亮度下的LED背光显示屏视觉舒适度测量实验。通过眼动仪测量实验与主观观测评价实验,得出了环境亮度与显示屏亮度对视觉舒适度有着重要影响。从实验结果可知,建立的基于BP神经网络的LED背光亮度最优视觉调光等级预测模型,神经网络训练结果相关系数为99.96%,预测模型最大误差不超过1.84%。本课题以LED背光显示屏亮度最优视觉调光等级预测模型为基础,开发了LED背光亮度自适应控制系统,详细介绍了硬件设计与软件设计,实现了同步数据采集、基于TCP的C-S通信结构、友好的人机交互界面等功能。同时,通过Mathscript实现了最优视觉调光等级预测算法在LabVIEW程序的移植,对系统中采用的增量式PID算法进行了仿真验证,并将获得PID参数应用于LED背光亮度自适应控制系统,达到较好的控制效果,其系统最优视觉调光等级的最大误差为0.945%。