Zur Charakterisierung elektronischer Displays werden viele Daten verwendet: Auflösung, Pixel pro Zoll, Bildwiederholfrequenz, Luminanz (Nits), Pixelabstand, Dynamikbereich, Kontrastverhältnis usw. All diese Informationen sollen dazu beitragen, die Qualität eines Displays zu vermitteln. Letztendlich ist es jedoch die visuelle Erfahrung menschlicher Benutzer, die die Leistung eines Displays definiert—und maßgeblich über den Erfolg auf dem Markt entscheidet., Wie können Displaydesigner und Hersteller die Qualität ihrer Produkte nach den Standards der menschlichen Zuschauer bewerten?
Die Verwendung von menschlichen Qualitätsprüfern war ein Ansatz. Die Einhaltung der Marktnachfrage sowie die Geschwindigkeit und das Volumen der Massenproduktion erforderten jedoch die Implementierung automatisierter Inspektionslösungen., Die Quantifizierung der Unterscheidung der menschlichen visuellen Wahrnehmung—dem ultimativen Qualitätsstandard-war eine Herausforderung, bis die National Aeronautics and Space Administration (NASA) eine Methode zur Messung der nur wahrnehmbaren Differenz (JND) auf der Grundlage eines räumlichen Standardbeobachters (Spatial Standard Observer, SSO) entwickelte.1
Ursprung des gerade wahrnehmbaren Unterschieds
Das Konzept des nur wahrnehmbaren Unterschieds wurde zuerst vom Psychologen Ernst Weber aus dem 19.,“Das 2Weber-Gesetz (oder Weber-Fechner-Gesetz) besagt, dass die Änderung eines Stimulus (etwas, das von einem menschlichen Subjekt gesehen oder wahrgenommen wird, wie die Leuchtdichte eines Bildschirms), die nur wahrnehmbar ist, ein konstantes Verhältnis zum anfänglichen Stimulus ist.
Dieses Gesetz gilt im Allgemeinen für alle unsere Sinne, einschließlich Sehen, Berühren, Schmecken, Riechen und Hören sowie für verschiedene Arten von Reizen, einschließlich Helligkeit, Süße, Gewicht und Druck., Die einzigen Ausnahmen sind in der Regel in den Extremen eines Stimulus (zum Beispiel für Displays in sehr hohen oder niedrigen Helligkeitszuständen hat die Unterscheidungsschwelle nicht immer ein konstantes Verhältnis).
Räumliche normalbeobachter & JND
Der „Beobachter“ ist ein Konstrukt, das lange verwendet wurde in der wissenschaftlichen und industriellen Anstrengungen zu quantifizieren Farbe. Forscher haben Daten von mehreren Testpersonen gesammelt, um die „durchschnittliche“ visuelle Wahrnehmung des Menschen zu definieren., Zum Beispiel sind MacAdam-Ellipsen eine Darstellung von Regionen im Chromatizitätsdiagramm, in denen die Farben in jeder Ellipse für Beobachter von der Farbe in der Mitte nicht zu unterscheiden sind. Die Kontur jeder Ellipse stellt daher die Schwelle von gerade merklichen Farbunterschieden zu einem (statistisch) durchschnittlichen menschlichen Betrachter dar. Dies bedeutet, dass eine bestimmte Person einen Unterschied bemerken kann oder nicht, je nachdem, wo sie im Empfindlichkeitsspektrum liegt, aber mindestens 50% einer Gruppe von Beobachtern werden einen Unterschied unter normalen Bedingungen wahrnehmen., Ein „nur wahrnehmbarer Unterschied“ (oder JPD) bezieht sich auf den kleinsten erkennbaren Unterschied unter den günstigsten Sichtbedingungen .
MacAdam-Ellipsen gezeichnet, auf dem CIE 1931 xy-Farbtafel gezeigt zehn mal Ihre tatsächliche Größe. Jede Ellipse stellt einen Bereich dar, in dem alle Farben von der Farbe in der Mitte der Ellipse für ein durchschnittliches menschliches Auge nicht zu unterscheiden sind. (Bild: CC-BY-SA-3.,0)
Das räumliche Standardbeobachtermodell der NASA fügte dem Mix ein räumliches Element hinzu, wodurch ein Werkzeug zur Messung der Sichtbarkeit eines Elements oder der „visuellen Unterscheidbarkeit“ zweier Elemente erstellt wurde. Wie bei der Entwicklung von Color JND wurde SSO entwickelt, indem ein umfangreicher Satz menschlicher Testdaten gesammelt wurde, um ein kalibriertes Modell des menschlichen Sehens bereitzustellen.
Das SSO „berechnet ein numerisches Maß für die Wahrnehmungsstärke des Einzelbildes oder den sichtbaren Unterschied zwischen den beiden Bildern., Die Sichtbarkeitsmessungen werden in Einheiten mit nur merklichen Unterschieden (JND) bereitgestellt, einem Standardmaß für die Wahrnehmungsintensität.“2
Diese Methode wurde unter Berücksichtigung zahlreicher Anwendungsmöglichkeiten entwickelt,“ insbesondere bei der Inspektion von Displays während des Herstellungsprozesses.,“2 Es ist auch nützlich für die“ Bewertung der Sicht von Unpiloted Aerial Vehicles( UAVs); Vorhersage der Sichtbarkeit von UAVs von anderen Flugzeugen; Schätzung der Sichtbarkeit von Flugzeugen auf Landebahnen von einem Kontrollturm aus; Messung der Sichtbarkeit von Schäden an Flugzeugen und auf einem Space Shuttle aus der Ferne; Bewertung der Lesbarkeit von Text, Symbolen oder anderen Symbolen; Spezifikation der Auflösung einer Kamera oder eines Anzeigegeräts…Schätzung der Qualität komprimierter digitaler Videobilder; und Vorhersage der Ergebnisse einer korrigierenden Laseraugenoperation.,“3
Viele Branchen setzen auf die JND-Charakterisierung, um die Leistung von Displays in kritischen Umgebungen sicherzustellen. Zum Beispiel ist die Graustufenkalibrierung von entscheidender Bedeutung für medizinische Displays, die zum Anzeigen von Röntgenbildern verwendet werden. JND wird auf Luft-und Raumfahrt-und Automobilanzeigen angewendet, die dem Piloten/Fahrer während des Betriebs wichtige Informationen anzeigen. Regulatorische Standards in diesen Branchen bezeichnen JND als einen Faktor, der für die Bewertung der Anzeigeleistung verwendet wird. Verbrauchergerechte Displays wie Smartphones und Fernseher werden ebenfalls nach JND-Standards gemessen.,
Anwendung von JND zur Anzeige der Qualität
Die JND-Skala ist so definiert, dass eine JND-Differenz von 1 nur spürbar ist. Auf einer absoluten Skala stellt ein JND-Wert von 0 keinen sichtbaren räumlichen Kontrast und ein absoluter JND-Wert von 1 den ersten wahrnehmbaren räumlichen Kontrast dar. Bei Displaytechnologien ermöglicht diese Skala die Einstufung von Defekten nach Schweregrad., Zu den Faktoren, die im JND-Modell enthalten sind, gehören die räumliche Frequenz (wie schnell der räumliche Kontrast variiert), die Orientierung (die Winkelorientierung des räumlichen Kontrasts relativ zur Betrachtungsebene, die vom menschlichen Auge definiert wird) und die Entfernung des Betrachters von der betrachteten Anzeige.
Das SSO arbeitet mit einem digitalen Bild oder einem Paar digitaler Bilder, was bedeutet, dass es mit digitalen Bildgebungssystemen wie einem computergesteuerten bildgebenden Photometer oder Kolorimeter wie der ProMetric®-Serie von Radiant verwendet werden kann., Das Bildgebungssystem erfasst Daten über die räumliche Verteilung der Helligkeit und Farbe des Anzeigebildes, und dann werden diese Daten analysiert, um eine JND-Karte des Bildes zu erstellen.
Der NASA-Algorithmus wurde von der Bildanalysesoftware Radiant Vision Systems lizenziert und für die Verwendung in Radiant Vision Systems angepasst, damit die Anwendung Daten anzeigen kann. Im Allgemeinen kann entweder ein photopisches oder ein kolorimetrisches Messbild verwendet werden, um die Einstufung von Anzeigebildern mit einer direkten Korrelation zur menschlichen visuellen Wahrnehmung von Luminanz und Farbe zu ermöglichen., Mithilfe der JND-Analyse können Anzeigefehler wie Mura (Makel und Ungleichmäßigkeit) identifiziert und nach ihrem Schweregrad sortiert werden.
Implementierung von JND-Algorithmen für automatisierte Display-Tests
Mithilfe der JND-Analyse zur Bewertung der Display-Einheitlichkeit wird die Änderung über eine Oberfläche identifiziert, die für eine durchschnittliche Person mindestens die Hälfte der Zeit spürbar ist. Die TrueTest™ – Software von Radiant mit TrueMURA™ enthält die JND-Qualifikation, um ungleichmäßige Bereiche in beleuchteten Displays zu bewerten, die von einem menschlichen Beobachter als inakzeptabel angesehen werden.,
Defekte identifizieren und klassifizieren, die für einen durchschnittlichen menschlichen Beobachter mindestens die Hälfte der Zeit einen“ nur merklichen Unterschied “ (JND) darstellen.
Die JND-Analysefunktion verarbeitet ein aufgenommenes Bild einer Anzeige, um eine JND-Abbildung des Bildes zu erzeugen. Der Algorithmus gibt außerdem drei JND-Metriken aus, mit denen die visuelle Qualität der Anzeige bewertet werden kann. Dies hat unmittelbaren Wert für Produktionslinienanwendungen; zum Beispiel in LCD-Fertigungsstätten und endgültigen Display-Montagelinien.,
Displayhersteller können menschliche Merkbarkeitswerte verwenden, um Pass/Fail-Parameter für bestimmte Arten von Mura festzulegen-sofern vorhanden. Bereiche mit Ungleichmäßigkeit in der Mitte des Displays können für Benutzer eher eine Ablenkung sein als Defekte in Richtung der Kanten oder Ecken eines Displays, Daher können interne Qualitätsstandards für Toleranzen von 90-100% Einheitlichkeit für Spot-Mura festgelegt werden, die in der Anzeige angezeigt werden Mitte, während 80% Einheitlichkeit für Edge-Mura ausreichen kann.,
Rohe JND-Analyse eines Bildschirmbildes (oben), das von einem ProMetric Imaging Colorimeter und einer TrueMURA-Software erfasst wurde. Das Bild ist heller für höhere Werte von JND und dunkler für niedrigere Werte, zeigt mura in der Mitte des Bildschirms und Lichtverlust und dunklen Fleck Artefakte entlang der Kante. Eine falsche Farbdarstellung der JND-Karte (unten) zeigt Bereiche mit JND-Werten größer als 1, was der Schwellenwert für „nur wahrnehmbar“ist., Die Stelle unten rechts hat den größten berechneten Wert von JND, und der fleckige Bereich über den größten Teil des Displays stellt JND-Werte von 0,7 oder niedriger dar.
Die mit diesem Systemtyp durchgeführte Erkennung von Anzeigefehlern zeigt, dass die JND-Analyse ein wirksames Mittel ist, um zusätzliche Informationen über die Anzeigebildqualität zu erhalten, die sich auf andere Analysetechniken erstrecken. Dieses Analysesystem kann auf jeden Anzeigetyp angewendet werden, einschließlich LCD -, LED-und OLED-Displays., Wie bei beleuchteten Displays kann die JND-Messung auf nicht beleuchteten Oberflächen angewendet werden, um „Gleichförmigkeitsprobleme“ auf Oberflächen zu erkennen und zu bewerten, die durch Kratzer, Dellen, Flecken, Schmutz und andere Defekte verursacht werden.
Um mehr über JND und seine Anwendung zur Anzeige von Messungen und Inspektionen zu erfahren, lesen Sie das Whitepaper „Methoden zur Messung von Anzeigedefekten und Mura als korreliert mit der menschlichen visuellen Wahrnehmung.,“Die genaue Korrelation der menschlichen Defektwahrnehmung mit den Informationen, die mit bildgebenden Kolorimetern erfasst werden können, bietet die Möglichkeit zur objektiven und wiederholbaren Erkennung und Quantifizierung solcher Defekte.
Im Whitepaper erfahren Sie mehr über die JND-Charakterisierung und Implementierung von JND-Algorithmen für automatisierte Display-Tests zur Erkennung und Bewertung von Mura und anderen Defekten gemäß der menschlichen visuellen Erfahrung.,
CITATIONS
- Spatial Standard Observer, United States Patent 7,783,130 B2, March 20, 2012
- Spatial Standard Observer (SSO), Technology Solution, NASA 2015
- „The Spatial Standard Observer”, Information Technology Tech Briefs, September 1, 2006
