автореферат диссертации по радиотехнике и связи, 05.12.17, диссертация на тему:Автоматическое оценивание показателей качества ТВ приемников

На правах рукописи

Иванова Наталия Александровна

АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ ПОКАЗАТЕЛЕЙ КАЧЕСТВА ТВ ПРИЕМНИКОВ.

Специальность: 05.12.17 - Радиотехнические и телевизионные системы и устройства

Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

(

Санкт - Петербург - 1996

Работа выполнена в Санкт - Петербургской государственной академии аэрокосмического приборостроения.

Научный руководитель - доктор технических наук, профессор Тимофеев B.C.

Официальные оппоненты:

доктор технических наук, профессор Томашевич C.B. кандидат технических наук, доцент Эйссенгардт Г.А.

Ведущая организация - Научно - исследовательский институт телевидения. Санкт - Петербург.

Защита состоится •V?'/» ^С-С-С^С-_1996 г. в часов

на заседании диссертационного совета Д 063.36.03 Санкт - Петербургского государственного электротехнического университета им. Б.И. Ульянова (Ленина) по адресу: 197376, Санкт - Петербург, ул. Проф. Попова, 5.

С диссертацией можно ознакомится в библиотеке СПбГЭТУ Автореферат разослан " /У" 1996 г.

Ученый секретарь

диссертационного совета

Егорова С.Д.

- 1 -

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность теми

Качество ТВ изображения в значительной мере определяется настройкой конечных звеньев ТВ системы - ТВ приемников. Требование повышения качества настройки ТВ приемника делает актуальной задачу объективной и точной оценки его качественных показателей. Должны быть реализованы сплошной контроль и сертификация каждого выпускаемого изделия в условиях конвейерного производства.

В настоящее время в производственных условиях сплошной контроль заменяется выборочным вследствие большой трудоемкости и длительности существующих методов контроля. Применяемые методы имеют низкую точность оценки. Используемый в производственных условиях метод непосредственного измерения по экрану с помощью " беспарал-лаксной" линейки или координатной бумаги имеет погрешность при измерении , например, нелинейных искажений растра 402 при норме допуска на нелинейные искажения 102. Ограниченная точность существующих методов контроля делает неэффективным их применение для оценки параметров ВКУ и дисплеев, где задача прецизионного контроля является особенно актуальной.

Автоматический контроль качества является неотъемлемой частью полной автоматизации производства. На основании метода автоматического контроля может быть решена задача автоматической настройки ТВ приемников шестого поколения с системной шиной, доступной ЭВМ, и создана замкнутая система " настройка - измерение", полностью исключающая человека.

Таким образом, необходимость сплошного контроля с высокой точность» параметров изделий в условиях серийного производства, выпуск ТВ приемников шестого поколения, развитие вычислительной техники обуславливает необходимость разработки и исследования новых методов и систем измерения параметров ТВ приемников.

Цель работы

Целью работы является улучшение качества ТВ приемников за счет повышения эффективности и точности их контроля с помощью автоматического измерения растровых параметров.

Задачи исследования

1. Разработка и исследование метода и принципов построения системы автоматического измерения растровых параметров ТВ приемников.

2. Выбор и обоснование плана эксперимента по определению координатных искажений в N точках растра.

3. Построение моделей искажающих сигналов, описывающих распределение координатных искажений по площади растра; выбор и обоснование метода идентификации параметров искажающих сигналов.

4. Синтез тестового изображения и алгоритма автоматического измерения растровых параметров ТВ приемника.

5. Приведение в соответствие результатов измерений с формой представления, регламентируемой Г0СТ9021-88.

6. Теоретическое и экспериментальное исследование точностных и временных характеристик разработанного метода автоматического измерения растровых параметров ТВ приемника.

Методы исследования

Для решения указанных задач в диссертационной работе использовались методы теории оптимизации, математической статистики, теории функционального анализа и высшей алгебры, теории регрессионного анализа и планирования эксперимента, методы моделирования на ЭВМ и программирования, экспериментальные исследования.

Научная новизна

1. Предложен метод автоматического оценивания растровых параметров ТВ приемников на основе обобщенного критерия верности воспроизведения в виде угла между векторами эталонного и фактического изображения, позволяющий реализовать объективный контроль качества ТВ приемников в условиях массового производства.

2. Формализован обобщенный критерий верности воспроизведения в виде оператора пространственной свертки оптических пучков, что снимает ограничение по разрешающей способности анализирующего устройства из-за дискретизации.

3. Синтезировано тестовое изображение для автоматического измерения растровых параметров ТВ приемника на основании оптимального по выбранному критерию плана эксперимента и сформулированных требований.

4. Синтезирован и исследован алгоритм идентификации параметров ' искажающих сигналов, включающий в себя минимизацию обобщенного показателя качества ТВ изображения на множестве параметров искажающих сигналов в импульсном базисе и переход от представления искажающих сигналов в импульсном базисе к полиномиальной модели путем решения регрессионной задачи.

5. Выявлена существенная особенность решаемой регрессионной задачи, заключающаяся в наличии случайной ошибки не только в отклике, но и в предикторе. Показано, что при имеющей место неопределенности предиктора получаемые обычным МНК оценки параметров регрессии

- з -

ютоятельные и несмещенные, поэтому использовать итерационный МНК !Т необходимости.

6. Разработаны алгоритмы расчета величин растровых искажений I приемников на основе моделей искажающих сигналов, обеспечивающие шучение результатов в форме, регламентируемой Г0СТ9021-88.

Практическая ценность.

1.Ha основании проведенных исследований построена и внедрена юграммно - аппаратная система, реализующая предложенный метод из-рения растровых параметров ТВ приемника. Система имеет следующую юность измерений ( X от размеров растра):

для координатных искажений не хуже 0.1Z;

для несведения лучей не хуже 0.2Z;

для растровых искажений: несимметрия изображения - 0.01Х,

нелинейность - 0.6Z, для остальных видов - 0.17..

Максимальная систематическая ошибка не превышает 0.09% от раз-ров растра.

Полученная точность измерений является достаточной, с учетом го, что величины допусков на измеряемые параметры находятся в еделах 4 - 10 X.

Временные затраты для проведения измерений составляют 34 се-нды, что делает возможным использование системы в условиях конве-ра.

Использование программно - аппаратной системы измерений полстью исключает участие человека, а, следовательно, и субъективный ктор.

2. Разработанная программно - аппаратная система может быть пользована как основа комплекса " настройка - измерение" ТВ при-ников шестого поколения. В этом случае для решения задачи автома-ческой настройки потребуется только реализация интерфейса между И и ТВ приемником и дополнительное программное обеспечение.

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертации докладывались и нуждались на Санкт - Петербургской НТК НТОРЭС имени A.C. Попова в 34 и 1995 годах, на XX и XXI Всероссийских молодежных НТК 'Таганские чтения" и на 10 International conference on control systems i computer science (Bucharest 1995). Разработанная на основе слагаемого метода программно-аппаратная система измерений раст-зых параметров ТВ приемников успешно эксплуатируется в промышлен-;ти, что подтверждено соответствующими актами.

Публикации

Основные положения диссертации изложены в шести публикациях, в том числе в одной статье и пяти тезисах докладов.

Структура и объем работы

Диссертационная работа состоит из введения, четырех разделов, заключения, списка литературы, включающего 99 наименований, и 3 приложений. Основная часть работы изложена на 124 страницах машинописного текста. Работа содержит 49 рисунков и 23 таблицы.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении содержится обоснование актуальности и практической значимости рассматриваемой проблемы, освещается её современное состояние. Сформулированы задачи исследования и основные научные положения, которые выносятся на защиту.

В первом разделе приведена классификация показателей качества ТВ приемников; дан обзор существующих методов измерения растровых параметров ТВ приемников ; выявлены основные ограничения и недостатки существующих методов; обоснована целесообразность разработки автоматического метода измерения растровых параметров; сформулированы требования, которым должен отвечать метод измерения растровых параметров в условиях серийного производства.

Показателями качества ТВ приемника, автоматическое измерение которых составляет предмет данной работы, являются растровые параметры: несимметрия изображения и размеры, нелинейные ( масштабные ) искажения рзстра, геометрические искажения растра ( "бочка - подушка", "трапеция", "параллелограмм") и несведение лучей для цветных ТВ приемников.

В работе рассмотрены методы измерения растровых параметров по Г0СТ9021-88. Анализ этих методов показал, что они являются длительными, трудоемкими и субъективными. Это затрудняет их использование для сплошного контроля ТВ приемников в условиях конвейерного производства.

Проведен обзор разработанных средств для уменьшения времени измерения растровых параметров и увеличения точности измерений. В результате обзора выявлены их основные недостатки:

1. Фрагментарность. Существует достаточно большое количество способов, позволяющих измерить тот или иной параметр, но отсутствует способ, позволяющий измерить все растровые параметры в рамках одной методики и на одной аппаратуре. Если каждый параметр измерять отдельным способом со сменой аппаратуры, то процесс полного контро-

ля будет очень дорогостоящим и длительным, и, следовательно, не реализуемым в условиях серийного производства. Вследствие фрагментарного подхода для части растровых параметров, способов, модифицирующих основные методы измерений (Г0СТ9021-88), не существует.

г. Слабое использование вычислительной техники, проявляющееся:

- в отсутствии гибкости при обработке и представлении результатов измерений;

- в субъективности оценки;

- в сложности использования разработанных методов измерений при создании замкнутой системы "настройка - измерение" для ТВ приемников шестого поколения.

На основе проведенного анализа сформулированы требования к автоматическому методу оценивания растровых параметров ТВ приемников:

- комплексность - возможность измерять максимальное число растровых параметров в рамках одного метода;

- открытость - возможность увеличении числа измеряемых параметров;

- точность - допуски на растровые параметры ТВ приемников 4-10%, следовательно, точность измерений растровых параметров должна быть не хуже 0.5% - 1%, а для сведения лучей не хуже 0.05% - 0.1%.

- объективность - полное исключение человека из процесса контроля;

- быстродействие - время, затрачиваемое на весь цикл измерений и необходимые вспомогательные операции, должно соответствовать шагу конвейера;,

- надежность;

- инвариантность к типу ТВ приемника;

- обеспечение измерений искажений непосредственно по экрану ТВ приемника.

На основании представленных в первом разделе данных были сформулированы основные задачи исследования, которые решены в реферируемой работе.

Во втором разделе показано, что измерение растровых параметров ТВ приемников сводится к идентификации параметров искажающих сигналов , описывающих распределение координатных искажений по площади растра. Предложен компенсационный метод ( метод с настраиваемой моделью ) для измерения искажающих сигналов. Предложены и обоснованы модели искажающих сигналов, показана целесообразность проведения измерений искажающих сигналов в импульсном базисе с последующим переходом в полиномиальный.

Все виды растровых искажений являются следствием координатных искажений: нарушения соответствия между координатами точки на эта-

лонном и реальном изображении. Распределение координатных искажений по площади растра описывается двумерными функциями - искажающими сигналами по горизонтали и по вертикали Иг(х,у), Ив(х,у). Следовательно, измерение растровых параметров сводится к измерению искажающих сигналов.

Для решения задачи измерения искажающих сигналов необходимо иметь возможность получения количественной оценки степени соответствия реального и эталонного изображений. Если представить реальное изображение в виде вектора и, полученного из матрицы отсчетов S z*b, где z - число активных строк, b - число активных элементов в строке, а эталонное изображение в виде вектора Чэ, то разница между эталонным и реальным изображением отображается в виде вектора q=u-ua (рис. 1).

Норма вектора q представляет собой обобщенный показатель качества ТВ изображения или критерий верности воспроизведения. Для количественного учета этого критерия нужно иметь вектора в виде электрических сигналов. Аппаратные трудности получения сигналов обуславливают целесообразность применения альтернативного метода оценивания по учету угла между векторами Рис. 1. Разностный (рис. 1).

вектор q cosa = <Ug u>/(lual*|u|)

Применительно к аналоговым сигналам U, иэ критерий будет иметь вид: h/2 ь/г

k- í Í и(х,у)*иэ(х,У) dxdy, (1)

-h/2 -b/Z

где h - высота экрана, b - ширина экрана.

Для измерения искажающих сигналов применяется компенсационный метод измерении. В качестве физической модели используется управляемый генератор эталонных сигналов (УГЭС), позволяющий вводить нормированные искажающие сигналы в эталонный сигнал. Эталонный сигнал, с введенными в него искажающими сигналами, подается на ТВ приемник и определяется степень совпадения изображения на экране ТВ приемника и тестового изображения на негативе согласно (1). Параметры вводимого в эталонный сигнал искажающего сигнала подбирают так, чтобы добиться максимального совпадения изображения на экране ТВ приемника и тестового изображения на негативе. В момент их максимального совпадения параметры вводимых искажающих сигналов являются оценками

- 7 -

параметров искажающих сигналов ТВ приемника.

Вследствие ограниченности и непрерывности искажающих сигналов в пределах растра , модель искажающего сигнала может быть представлена в виде разложения в ряд по системе базисных функций:

к

Из(х,у)=£аиФ1(х,у), з=г,в

1-0

где к- размерность базиса, Ф^х.у)- базисные функции. па-

раметры модели.

Система базисных функций должна обеспечивать выполнение следующих требований:

- модели искажающих сигналов максимально соответствуют существующему распределению координатных ошибок по полю растра;.

- параметры модели определяются максимально точно и просто;

- процедура измерений имеет простую аппаратную реализацию.

Для упрощения аппаратной реализации при проведении измерений целесообразно использовать импульсный базис. С точки зрения адекватности модели и простоты ее дальнейшего использования наиболее приемлемым является степенной базис:

Из(х,у)=с(о^+а1ох+а2ох2+«з^х3+а4^у+«5с|у2+ +«6оУ3+а7^ху+о(8зХу2+«9оХ2у, з=г,в. (2)

Для согласования этих положений предлагается проводить измерения в импульсном базисе, а затем идентифицировать параметры полиномиальных моделей искажающих сигналов.

В третьем разделе синтезировано тестовое изображение для проведения измерений искажающих сигналов; исследован вид функциональной зависимости между параметрами искажающих сигналов и обобщенным показателем качества ТВ изображения; реализованы измерения искажающих сигналов путем минимизации обобщенного показателя качества на множестве параметров искажающего сигнала; синтезирован оптимальный алгоритм минимизации; осуществлен переход от представления искажающих сигналов в импульсном базисе к представлению в полиномиальном базисе. В рамках теории оптимального планирования эксперимента были сформулированы требования к расположению опорных точек для проведения измерений по площади растра и выбран наиболее полно отвечающий •этим условиям план эксперимента. Выявлена существенная особенность решаемой регрессионной задачи - обусловленное аппаратной реализацией наличие случайной ошибки при определении предиктора; проведен анализ экспериментальных данных с целью выбора метода оценивания параметров регрессии при наличии случайной ошибки предиктора. Раз-

работаны алгоритмы расчета величин растровых параметров ТВ приемников на основе искажающих сигналов.

Определение параметров искажающих сигналов в импульсном базисе представляет собой задачу минимизации обобщенного показателя качества изображения. Для корректного решения сформулированной оптимизационной задачи была построена модель функциональной зависимости между обобщенным показателем качества и параметрами искажающих сигналов.

Ь/2 Ь/2

$ $ иэ(х+Иг(х,у.с!г)+Ог^Иог(х,У,Вг)>>

-Ь/2 -Ь/2 _

У+Ив(х>У,«в)+Ов-(Иое(х..У.Вй)>)* иэ(х,у) сМу ,

где иэ(х+Иг(х,у,аг)+Ог-(Иог(х,у,Вг)>,У+ИЕ(х)у,с(в)+ОЕ-(ИоЕ(х>У,ев)>)

- модель изображения на экране ТВ приемника; Иг(х,у,аг),Ив(х,у,ссЕ)

- модели искажающих сигналов ТВ приемника; Иог(х»У>0г)>Иов(х»У»Вв)

- модели вводимых искажающих сигналов; ого.ово - операторы ввода искажающих сигналов в эталонный; иэ(х,у)- модель эталонного изображения.

Функциональная зависимость между обобщенным показателем качества и параметрами искажающих сигналов определяется видом базиса для представления искажающих сигналов, характером ввода искажающих сигналов и видом тестового изображения. Исходя из этого, в работе сформулированы требования к тестовому изображению для автоматического измерения искажающих сигналов. Основными требованиями являются:

- обеспечение рельефа целевой функции наиболее удобного для поиска минимума ( унимодальный характер, линии равного уровня в виде эллипсов с главными осями, не повернутыми относительно осей координат) ;

- обеспечение максимальной глубины рельефа целевой функции;

- обеспечение большой зоны захвата для измерений при больших рзстровых искажениях;

- наличие в тестовом изображении элемента, позволяющего проводить уточнение измерений.

На основании сформулированных требований предложены два вида фрагментов тестового изображения (рис. 2 и рис. 3). Полученные с помощью специального программного обеспечения рельефы целевых функций, при использовании этих тестовых изображений, дали возможность выбрать фрагмент наиболее адекватный в условиях решаемой задачи (рис. 3). В этом случае целевая функция является унимодальной и ее рельеф близок к квадратичному.

Рис. 2. Фрагмент теста 1

Рис. 3. Фрагмент теста 2

Для выбора метода минимизации было выполнено экспериментальное исследование целевой функции и выявлены её основные характеристики. Рельеф целевой функции близок к квадратичному, но имеет существенную особенность в виде ярко выраженного плоскостного участка вблизи экстремума. Характер рельефа целевой функции существенно зависит от местоположения фрагмента тестового изображения (строба) на экране. В случае нахождения строба в центре экрана рельеф целевой функции максимально близок к квадратичному, при нахождении строба на краях экрана квадратичность нарушается, наблюдается увеличение плоскостного участка , разрыв линий равного уровня.

С учетом выявленных особенностей рельефа для реализации одномерного поиска был выбран метод квадратичной интерполяции, обладающий хорошей интерполирующей способностью.

В качестве методов определения направления поиска минимума были предложены:

- метод Ньютона: {1к=-Бк-1*Ск.

где <1ю направление поиска на к-ой итерации, ею вектор градиент на к-ой итерации, матрица Гессе;

- метод наискорейшего спуска: <1к=-ек,

- метод Флетчера - Ривса: с!к«гк+Пк-1*<1к-1.

где Пк-1=<Ек.Ек>/<Ек-1,Вк-1>

- метод Гаусса -Зейделя: <1к=е1к,

где 1к=к-п[к/г)]+1, Ск/п]- целая часть числа, е*к - вектора координатных осей.

Для выбора наиболее эффективного в условиях решаемой задачи метода были сформулированы требования, которым он должен удовлетворять:

- быстродействие: высокая скорость сходимости и минимальное число обращений к датчику целевой функции;

- надежность: нахождение точки минимума на всех разновидностях рельефа.

В результате проведенного анализа на основании сформулирован-

ных требований была показана нецелесообразность использования методов Ньютона и наискорейшего спуска. Метод Ньютона в условиях целочисленного задания целевой функции и наличия случайной ошибки при ее определении имеет низкое быстродействие. Метод наискорейшего спуска на рельефах с линиями равного уровня в виде разорванных и вытянутых эллипсов имеет низкую надежность.

Для методов Флетчера - Ривса и Гаусса - Зейделя было проведено дополнительное исследование путем моделирования. Посредством специально написанного программного обеспечения было получено табличное представление целевой функции. 0 помош,т,ю программ, реализующих методы Флетчера - Ривса и Гаусса - Зейделя для заданных табличным способом целевых функций осуществлялся поиск минимума. Результаты моделирования ( число итераций, число обращений к датчику целевой функции и траектории движения к точке минимума) позволили сделать вывод, что наиболее эффективным будет метод Гаусса - Зейделя.

Таким образом, в качестве метода минимизации был выбран метод Гаусса - Зейделя с квадратичной интерполяцией для поиска минимума по лучу. С учетом случайной ошибки при получении значения целевой функции для прекращения процесса минимизации был выбран критерий выхода по параметру.

Результатом решения задачи минимизации является значение искажающего сигнала в заданной точке растра. Результатом проведения измерений в N точках растра будут вектора значений искажающих сигналов :

йг=(Дх1,...,Дхм); Ду=(Ду1,..,Дуц). (3) Переход от представления искажающих сигналов в импульсном базисе (3) к представлению в полиномиальном (2) является регрессионной задачей проведения к - параметрической поверхности через N подверженных случайным ошибкам отсчетов так, чтобы сумма квадратов отклонений была минимальна. В терминах регрессионного анализа век-торз значений искажающих сигналов в N точках растра - отклики; координаты точек , где проводились измерения - предикторы; модели ис-кажзюшда сигналов в степенном базисе - уравнения регрессии. Задача сводится к идентификации параметров уравнений регрессии.

Существенной особенностью решаемой регрессионной задачи является наличие случайной ошибки не только в отклике, но и в предикторе. Это объясняется следующими особенностями технической реализации измерений в точке растра.

Пусть Ьх, Ьг,.., - точки, в которых планируется проводить измерения, им соответствуют значения координат хР1,хР2,•.хРм (рис. 4).

местоположения луча кинескопа от времени.

Согласно методу измерений искажающего сигнала , координаты <э1,хэ2,..,хэы совмещают с координатами xPi,xP2,..,xpn путем введения временных задержек в эталонный сигнал. Например, для точки t4 значения Хр4 и xS4 совпадут при введении задержки üt4, которая будет соответствовать величине искажающего сигнала ( координатного искажения ) ДХ4 (üx»Vxat, где Vx -номинальная скорость развертки ).

Измеренное значение ДХ4 будет соответствовать не точке t4 , а точке t'4 =t4 -At4. Следовательно, точки , в которых проводятся измерения, сместятся относительно первоначального положения, причем величины смещений будут равны величинам измеренных координатных искажений. Величины измеренных координатных искажений являются случайными величинами, следовательно, координаты точек в которых проводятся измерения будут также случайными величинами.

При наличии значимой неопределенности предиктора в качестве кетода оценивания параметров регрессии должен быть использован итерационный метод наименьших квадратов. Существует критерий, позволя-овдй определить вид метода наименьших квадратов в зависимости от величины неопределенности. Если для всех точек соблюдается условие

шах С С V2i i * d2i )/6j2] << 1; max| (V2l*d2iV(2* Hr(Z|,«or)) I « 1: 1 1

или более грубо

L ( dHr(2i,<X0r) * d2jj 6"2i <<1;

E 4 dZj 1 |z_zi j-i

- 12 -L t d^rtei.ctprh | 1

E v d22< I

* d2jj Hr(Zi.OCOr)"1 <<1

1-1

\z-zl

где L - число предикторов; Jir(z,ar) - уравнение регрессии (модель искажающего сигнала по горизонтали); zt«(xt,yi) - значенк предикторов в 1-ой точке; 62i - дисперсия отклика в точке zu d2i вектор вторых центральных моментов случайного вектора Zi; Vzt - ве] тор вторых производных уравнения регрессии; Уц - вектор первьс производных уравнения регрессии, то применять итерационной мето; нет необходимости.

Экспериментальное определение оценки дисперсии предикторов j расчет указанного выше критерия позволили сделать вывод о возможности использования в качестве процедуры оценивания обычный мето; наименьших квадратов (МНК): ^«(хЧоО^Х^йх, где ос° - вектор оцено! коэффициентов регрессии; дх - вектор значений откликов; X - матриц; независимых переменных.

При получении оценок параметров регрессии с помощью МНК особу» роль играет используемый план эксперимента. Он непосредственно связан с ковариационной матрицей, которая определяет точность оценю параметров регрессии. Основные свойства плана эксперимента в условиях решаемой задачи:

- D - оптимальность - обеспечивает минимальную среднюю дисперсих оцениваемых параметров;

- S - оптимальность - гарантирует, что в области планирования не окажется точек , в которых точность оценки поверхности отклике слишком низкая;

- ортогональность - обеспечивает простоту и надежность процедурь оценивания и независимость получаемых оценок параметров.

На основе указанных требований с учетом их ранжировки по значимости был выбран план эксперимента, коэффициенты D и Q - эффективности которого находятся в 20 % допуске. На основе выбранного плана эксперимента было окончательно синтезировано тестовое изображение (рис. 5)

Для расчета растровых искажений предложено два способа. Первый основан на интерпретации коэффициентов полиномиальных моделей искажающих сигналов (табл.1).

Рис. 5.Тестовое изображение для измерений искажающих сигналов.

Таблица 1

Расчет искажений растра по параметрам моделей искажающих сигналов.

Искажение Горизонталь Вертикаль

Несимметрия («0х/2.66)*100 «оу *50

Размер «!Х*100 «4у *100

Нелинейность квадратичная «2Х*1•33*400 «5у *400

Нелинейность кубическая «ЗХ*1•332*300 йбу *150

"Бочка " - " Подушка " с<8у*1.332*100 «эх *100

"Трапеция" а7у*1•33*100 «7Х *100

"Параллелограмм" Пг Пв

"Парус" «оу*1.332*50 (й5Х/2.66)*100

"Волна" «зу*1.332*50 с(бх *50

Пг= (2.бб2+ (2+2. 66*С(1 у)2)1/2- (2. 662+ (2-2.66*с<1 у) 2)1/2 *100%

( 2.662+(2+2.6б*«1у)2)1/2+(2.662+(2-2.66*«1у)2)1/2 Пв= (4+(2.66+2*«4у)2)1/2-(4+(2.66-2*«4х)2)1/2 *100Х (4+(2.66+2*04х)2)1/2+(4+(2.66-2*«4Х)2)1/2 Второй основан на определении координатных искажений в любой точке растра по моделям искажающих сигналов. Расчет значения искажения, например несимметрии изображения, представляет следующую процедуру. Значение несимметрии изображения по Г0СТ9021-88:

|ьН1 - ьне1/ьэ * 1сте , (4) где ЬН1, ЬН2 ~ расстояния от точки пересечения окружности УЭИТ с горизонтальной осью до края экрана; Ьэ- ширина экрана. Координаты точек пересечения центральной окружности с осью известны (XI,0), (Х2.0), с учетом координатных искажений (ха+Дха.О), (Х2+ДХ2,0), где ,0). Следовательно,1Н1 = (-1.33)-(Х1+ИГ(Х1,0));

1-н2=(1-33)-(Х2+Иг(Х2,0)). Подставив в формулу 4 величины Ьн1>1-н2.Ьэ, определим искомую величину. «Формулы для вычисления остальных типов искажений получены по тому же алгоритму: определение положения заданной точки на экране с учетом координатных искажений, определение искомого расстояния по найденным координатам точек, расчет величины искажения согласно Г0СТ9021-88.

В четвергом разделе приводится описание аппаратно - программной системы, реализующей предлагаемый метод измерения и исследуются точностные и временные характеристики метода.

Программно - аппаратная система (рис. 6) состоит из: - оптического коррелятора, предназначенного для получения сигнала, равного корреляционному интегралу эталонного изображения на негати-

- 14 -

ве и изображения на экране ТВ приемника;

- анализатора, предназначенного для формирования численного значения целевой функции, представляющей собой корреляционный интеграл;

- УГЭС, предназначенного для формирования сигналов тестового изображения и смещения изображения на экране ТВ приемника по горизонтали и по вертикали путем введения в тестовые сигналы временных задержек;

- ПЭВМ IBM PC/AT и специального программного обеспечения.

осшгшххА котллог

КЕГИТКЗ

ГрСЬЕКТИВ

ТЕСТ*

ТВ 1ШИ А Ш ШШШЙ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛЬ АНАЛИЗАТОР <ГЗС

V

Г"

"П

ПРОЦЕССОР ПЭВМ МИР шош шш

Рис. В. Структурная схема сислюш измерений растровых параметров.

На выходе УГЭС формируется сигнал тестового изображения. На экране ТВ приемника развертывается тестовое изображение по видеосигналу, поступившему с УГЭС. Световой поток, образованный тестовым изображением на экране ТВ приемника, фокусируется объективом на негативе теста. Результирующий световой поток за негативом представляет собой результат перемножения тестового изображения на экране ТВ приемника и эталонного изображения на негативе. С учетом растровой природы изображения на экране ТВ приемника корреляционный интеграл формируется путем суммирования светового потока по времени. Цифровой эквивалент корреляционного интеграла, формируемый анализатором, передается через системную шину в процессор.

Основой системы измерения растровых искажений является ПЭВМ, которая осуществляет управление работой всей системы и обеспечивает выполнение необходимой математической обработки. Алгоритм программы измерения растровых параметров ТВ приемника включает в себя:

- блок определения координатных искажений по горизонтали и по вертикали ( параметров искажающих сигналов в импульсном базисе).

- блок определения параметров полиномиальных моделей искажающих сигналов по горизонтали и по вертикали;

- блок расчета значений растровых искажений и несведения лучей.

В первом блоке программы реализовано совмещение реального и

эталонного изображений путем минимизации целевой функции с помощью временных задержек, вводимых в видеосигнал тестового изображения, подаваемого на ТВ приемник. Результатом работы блока являются вектора значений искажающих сигналов , представляющие собой координатные искажения в 16 точках растра. Измерения координатных искажений для всех 16 точек выполняют в зеленом канале, затем измеряют координатные искажения для угловых точек в красном и синем каналах.

Во втором блоке программы на основе векторов координатных искажений с помощью МНК идентифицируют параметры полиномиальных моделей искажающих сигналов.

В третьем блоке рассчитываются растровые искажения и несведение лучей. Последнее определяется как разница между координатными искажениями, измеренными в красном и синем канале для четырех угловых стробов. Из полученных четырех величин выбирается максимальная.

На описанной выше программно - аппаратной системе были проведены исследования точностных характеристик рассматриваемого метода.

В заключении сформулированы основные результаты работы, которые сводятся к следующему :

1. Предложен компенсационный метод ( метод с настраиваемой моделью ) для измерения искажающих сигналов, описывающих распределение координатных ошибок по площади растра. Выявлены основные свойства ТВ приемника как объекта измерений. Построена физическая модель в виде управляемого генератора, позволяющего вводить фиксированные искажения в эталонный сигнал. Адаптирован алгоритм измерений применительно к особенностям аппаратной реализации системы.

2. Выбраны и обоснованы модели искажающих сигналов. Показана целесообразность проведения измерений искажающего сигнала в импульсном базисе с дальнейшим переходом в степенной.

3. Реализованы измерения искажающего сигнала в импульсном базисе путем минимизации обобщенного показателя качества на множестве параметров искажающего сигнала. Синтезирован вид тестового изображения для измерения искажающих сигналов, обеспечивающий удобную для минимизации целевую функцию с выраженным глобальным минимумом. Синтезирован алгоритм измерений искажающих сигналов с учетом характера рельефа целевой функции и особенностей аппаратной реализации.

4. Осуществлен переход от представления искажающих сигналов в

импульсном базисе к полиномиальным моделям с помощью МНК. Выявлен существенная особенность решаемой регрессионной задачи - наличк случайной ошибки при определении предикторов. Показано, что пр имеющей место неопределенности предикторов получаемые обычным МН оценки параметров регрессии будут состоятельными и несмещенными Нет необходимости использовать итерационный МНК. Выбраны критери оптимальности плана эксперимента. На основании плана эксперимента близкого по свойствам к D и G - оптимальному, построено тестово изображение для автоматического измерения искажающих сигналов.

5. Предложены алгоритмы расчета растровых искажений ТВ прием ника на основе моделей искажающих сигналов в степенном базисе. Пер вый алгоритм основан на интерпретации параметров модели (табл. 1) Второй - на определении по модели величины координатных искажений любой точке растра. Вид результатов расчета искажений по втором алгоритму полностью соответствует форме Г0СТ9021-88. Разработан ме тод адаптации алгоритма измерения искажающих сигналов для согласо вания получаемых результатов измерений растровых искажений с изме рениями растровых искажений непосредственно по экрану ТВ приемника

6. На основе метода автоматического измерения растровых пара метров ТВ приемника разработала и внедрена в промышленность прог раммно-аппаратная система, позволяющая проводить объективную .и точ ную оценку растровых параметров в условиях серийного производства.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИОННОЙ РАБОТЫ.

1. Иванова H.A. Система для автоматического оценивания и мини мизации растровых искажений ТВ приемников и ВКУ. Тезисы доклада НТК НТОРЭС им. A.C. Попова, Санкт - Петербург, апрель 1994 г., 47с

2. Иванова H.A. Система автоматической настройки и контрол: качества ТВ приемников. Тезисы доклада. НТК НТОРЭС им. A.C. Попова Санкт - Петербург, апрель 1995 г., 34 с.

3. Иванова H.A. Автоматическая оценка показателей качества Ti приемников. Тезисы доклада. XX МНТК " Гагаринские чтения ". Москва апрель 1994 г, 86 с.

4. Иванова H.A. Методы автоматического измерения растровых параметров ТВ приемников и ВКУ. Тезисы доклада. XXI МНТК " Гагаринские чтения ", Москва, апрель 1995 г, 79 с.

5. Ivanova N.A. Signal processing: in TV - parameters estimation. 10-th International Conference on Control Systems and Computei Science, Bucharest, May 1995, p.154 - 156.

6. Иванова H.A. Принципы автоматического оценивания показателей качества ТВ приемников. // Сборник СПГААП, выпуск 1995г.