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申请/专利权人：深圳市中优图科技有限公司

摘要：本发明公开了一种LED背光源均匀性控制方法及系统，涉及光电控制技术领域，该系统通过传感器反馈模块和数据处理模块，实现了对LED背光的实时监测和精准分析。传感器反馈模块采摄像头，能够捕获LED背光源设备面板的图像，数据处理模块则通过图像处理算法对采集到的图像进行预处理，接着，光源均匀计算模块利用这些提取出的亮度分布数据，并进行计算LED背光源的亮度均值Jz，并根据亮度均值Jz进行相关联计算以分析LED背光源的亮度标准差Bz，系统能够准确评估LED背光的均匀性情况，一旦系统检测到亮度不均匀的情况，就会触发反馈控制算法模块，该模块利用先进的PID控制算法，计算出亮度调节量。

主权项：1.一种LED背光源均匀性控制系统，其特征在于：包括传感器反馈模块、数据处理模块、光源均匀计算模块、反馈控制算法模块和光源均匀控制模块；所述传感器反馈模块用于安装视觉检测设备在LED背光源设备的前面，通过拍摄LED背光源设备面板图像来监测LED背光的亮度分布；所述数据处理模块通过数据处理软件对拍摄的LED背光源设备面板图像，进行实时采集，并进行分析和处理，提取出LED背光的亮度分布数据；所述数据处理模块包括图像处理单元、数学模型构建单元和数据提取单元；所述图像处理单元用于依据所采集到的LED背光源显示面板图像，使用高斯滤波算法对采集到的图像进行预处理，去除LED背光源显示面板图像的噪声和归一化处理，并通过图像分割算法将图像中的目标从背景中分离出来，分割成不同区域，分析LED背光源亮度的分布，同时通过灰度公式转换方法，将LED背光源显示面板彩色图像转换成灰度图像，在转换后，需要对灰度值进行范围调整，确保其在之间；所述数学模型构建单元用于选择前馈神经网络结构来建立数学模型，将预处理后的LED背光源显示面板图像，传输到的数学模型进行训练，训练过程通过反向传播算法来优化数学模型参数，使数学模型适应LED背光的亮度分布规律，训练过程使用历史的LED背光源显示面板图像数据和计算资源，并进行不断迭代训练，优化数学模型的性能，经过训练后，将数学模型布设在实际应用中，将采集到的实时数据输入到训练好的模型中，通过前向传播算法得到预测结果；所述数据提取单元用于依据灰度图像通过数学模型中的前馈神经网络，将遍历图像的每个像素点，将其灰度值提取出来，并保存到一个数组中，并在灰度图像中提取每个像素点的亮度值Ld，同时使用图像处理算法边缘检测方法来检测采样点的位置，确定LED背光源图片数据中的采样点的位置和数量，根据检测到的采样点数量，计算采样点的总数Cy；所述光源均匀计算模块用于依据所提取的亮度分布数据，通过数学模型对图像中LED背光的亮度分布进行分析和建模，再通过数学模型计算LED背光源的亮度均值Jz，并依据所获取的亮度均值Jz，进行相关联计算分析LED背光源的亮度标准差Bz；并预设亮度阈值L将进行对比评估；所述光源均匀计算模块包括亮度分布均值计算单元、亮度标准差计算单元和亮度评估单元；所述亮度分布均值计算单元用于依据所构建的数学模型对图像中LED背光源显示面板图像数据中的亮度分布进行分析，通过亮度的均值算法，将采集到的亮度数据进行求和，然后除以采样点的总数计算获取亮度分布均值Jz；所述亮度分布均值Jz通过以下均值算法公式获取； ；式中，表示第i的采样点的亮度值；所述反馈控制算法模块用于通过亮度评估触发，PID控制算法触发条件满足时，通过PID控制算法输出亮度调节量；所述光源均匀控制模块用于根据PID控制算法输出的亮度调节量，对LED背光源的均匀性进行自动调节。

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