Die im Automobil eingesetzten Displays entwickeln sich rasant weiter. Nicht nur nehmen Größe und Auflösung beständig zu, sodass zum Beispiel Diagonalen von 15,6 Zoll bei Auflösungen von 1920 × 1200 Pixel den Einzug in die Mittelklasse finden.

Display-Tests müssen komplex und umfangreich erfolgen.

Display-Tests müssen komplex und umfangreich erfolgen. Konica Minolta

Auch Curved-Displays und Freiformdisplays sind mittlerweile im Automobil anzutreffen. Hinzu kommen neben den lange dominant vertretenen LCDs neue Technologien wie OLEDs, Head-up-Displays (HUDs) und bereits in Kürze wohl auch Micro-LEDs. Bei der Beurteilung der Bildqualität stoßen die bislang erfolgreich eingesetzten Systeme oft an ihre Grenzen. So ermitteln die Experten die Homogenität von Leuchtdichte und Farbe eines Displays gewöhnlich durch punktuelle Messung an neun Orten, womit sie den Ansprüchen an die Gleichmäßigkeit hochauflösender Displays aber nicht gerecht werden, wenn sie eine „Wolkigkeit“ des Bildes ausschließen wollen.

Bild 1: Die einzelnen Testmuster unterscheiden sich in den hell beziehungsweise dunkel angesteuerten Pixeln. In diesem Beispiel sind neun Testmuster erforderlich, die nacheinander gemessen werden, sodass jedes Pixel einmal hell angesteuert wird.

Bild 1: Die einzelnen Testmuster unterscheiden sich in den hell beziehungsweise dunkel angesteuerten Pixeln. In diesem Beispiel sind neun Testmuster erforderlich, die nacheinander gemessen werden, sodass jedes Pixel einmal hell angesteuert wird. Konica Minolta

Um auch kleinere Inhomogenitäten erfassen zu können, führt daher kein Weg an einer Kameralösung vorbei. Dem trägt der Black Mura Standard der Arbeitsgruppe der Automobilhersteller im DFF (Deutsches Flachdisplay-Forum) Rechnung, der den Einsatz von Leuchtdichtekameras für die Beurteilung hochwertiger Displays fordert, wobei die Auflösung der Kamera mindestens so groß wie die des Displays sein soll.

Damit allein ist es aber nicht getan. Sowohl die Kamera als auch die Software sollten grundlegende Bedingungen erfüllen, um im Labor sowie in der automatisierten Produktion zuverlässig, präzise, schnell und mit möglichst geringem Aufwand arbeiten zu können. Auf punktuell messende Geräte wie zum Beispiel Spektralradiometer, die hochgenaue Messungen von Leuchtdichte und Farbe gestatten, geht dieser Beitrag nicht näher ein, da sie nur mit sehr großem Aufwand eine ganzheitliche Charakterisierung von Displays ermöglichen. Aber worauf sollte man nun konkret bei der Auswahl eines kamerabasierten Messsystems achten?

Auswahl des Messsystems

Bild 2: Im defokussierten Punkt-Matrix-Muster verwandeln sich die kleinen hellen Pixel in größere Lichtflecke, sodass viele CCD-Pixel der Kamera Leuchtdichte und Farbe messen können.

Bild 2: Im defokussierten Punkt-Matrix-Muster verwandeln sich die kleinen hellen Pixel in größere Lichtflecke, sodass viele CCD-Pixel der Kamera Leuchtdichte und Farbe messen können. Konica Minolta

Der Gedanke liegt nahe, Bildverarbeitungskameras einzusetzen, da diese relativ preiswert sind. Nachdem es jedoch darum geht, die Einhaltung von Leuchtdichte und Farbe der Displays im Rahmen exakt vorgegebener Toleranzen hin zu überprüfen, scheiden diese Kameras aufgrund einer in aller Regel fehlenden exakten Kalibrierung aus. Eine Benutzerkalibrierung dieser Systeme ist kritisch zu sehen, da sie jeweils nur für ein exakt einzuhaltendes Lichtspektrum gültig wäre.

Dezidierte Leuchtdichte- und Farbmesskamera mit hochwertigen Farbfiltern sind daher eindeutig zu bevorzugen. Auch weisen Bildverarbeitungskameras in der Regel eine unzureichende thermische Stabilität auf. Es ist somit sinnvoll, eine kalibrierte Leuchtdichte- und Farbmesskameras einzusetzen, deren CCD-Chip nach Möglichkeit Peltier-gekühlt ist, um ein Schwanken der Messwerte mit der Umgebungstemperatur zu vermeiden. Die Kühlung des Kamerachips hat darüber hinaus den Vorteil eines reduzierten thermischen Rauschens, was den dynamischen Bereich erhöht und sich insbesondere bei der Messung dunkler Testbilder positiv auswirkt. Auch sehr hohe Kontraste können so noch genau ermittelt werden.

Eckdaten

Das beste Display – gleich welcher Art – nutzt nur wenig, wenn es sich nicht richtig testen lässt. Dieser Beitrag erläutert, worauf es ankommt, wenn die Entwickler ein hochwertiges Automotive-Display praxisnah an die Kollegen im Prüffeld übergeben wollen. Erst mit einer passenden Systemlösung lassen sich die Zielsetzungen der Entwicklung auch wirklich in der Fertigungspraxis umsetzen, um so auch im Fahrzeug eine wertige Display-Umgebung zu schaffen.

Ein weiterer Punkt, der gegen die Verwendung von Bildverarbeitungskameras spricht, sind die zumeist geringen Pixelgrößen der CCD-Chips, was zu einer schlechten Quantenausbeute führt. Damit ist die Wahrscheinlichkeit, dass ein Photon ein elektronisches Signal erzeugt, deutlich reduziert. Eine Kantenlänge der Pixel von 5 µm oder mehr führt erfahrungsgemäß bereits zu sehr guten Ergebnissen.

Aber auch wenn eine Kamera einen großen Dynamikbereichs aufweist, kann es bei hohen Leuchtdichten erforderlich sein, im Rahmen einer Testsequenz einen Neutraldichtefilter in den Strahlengang einzufahren, um ein Übersteuern des CCD zu verhindern. Idealerweise ist hierfür bereits bauseitig in der Kamera ein zusätzliches Filterrad mit einem oder mehreren verschieden starken Neutraldichtefiltern vorgesehen, das über die Software gesteuert wird. Es wäre aufwendig in einem automatisierten Test hierfür eigens eine konstruktive Lösung schaffen zu müssen.

Der Aufwand wächst

Bild 3: Links ist in Falschfarben ein Dunkel-Hell-Übergang auf dem Display dargestellt, wie ihn die Kamera sieht, rechts ein Linienprofil der relativen Helligkeit über die Dunkel-Hell-Grenze.  Das Objektiv fokussiert, bis das Linienprofil maximal steil ist. Auf dieser Basis ermittelt die Software den virtuellen Bildabstand.

Bild 3: Links ist in Falschfarben ein Dunkel-Hell-Übergang auf dem Display dargestellt, wie ihn die Kamera sieht, rechts ein Linienprofil der relativen Helligkeit über die Dunkel-Hell-Grenze. Das Objektiv fokussiert, bis das Linienprofil maximal steil ist. Auf dieser Basis ermittelt die Software den virtuellen Bildabstand. Konica Minolta

Mit der Auflösung der zu testenden Displays wachsen natürlich auch die Anforderungen an die Auflösung der eingesetzten Leuchtdichte- und Farbmesskameras. Will man einzelne Pixelfehler oder gar Subpixelfehler identifizieren, sollte eine hochempfindliche Leuchtdichte- und Farbmesskamera über mindestens zwei bis drei Kamerapixel je Displaypixel-beziehungsweise Subpixel verfügen. Einfache Bildverarbeitungskameras benötigen hierfür deutlich mehr Kamerapixel.

Clevere Algorithmen erlauben es jedoch, sogar mit einer Leuchtdichte- und Farbmesskamera, deren Auflösung geringer als die des zu testenden Displays ist, einzelne Pixelfehler zuverlässig zu identifizieren. Dabei wird eine Folge von Punkt-Matrix-Testbildern auf dem Display dargestellt, welche die sogenannte Spaced-Pixel-Methode anwendet (Bild 1). Idealerweise arbeitet die Software hierbei vollkommen automatisiert, stellt die Testbilder direkt auf dem Display dar, löst die einzelnen Aufnahmen aus und fügt die so gewonnenen Einzelbilder zu einem synthetischen Gesamtbild zusammen, das alle gegebenenfalls vorhandenen Pixelfehler enthält. Das Programm identifiziert und dokumentiert selbstständig die Fehler.

Ein weiterer Vorteil dieser Methode besteht darin, dass sich das Kameraobjektiv bewusst unscharf stellen lässt (Bild 2), um je Displaypixel möglichst viele Kamerapixel nutzen zu können. Somit lässt sich die für die Messung nutzbare Anzahl von CCD-Pixeln und damit die Messgenauigkeit deutlich erhöhen. Auch kann eine eventuell vorhandene geringe Moiré-Interferenz defokussiert werden und ist damit meist keine Fehlerquelle mehr.

Hochauflösende Kameras

Bild 4: Nacheinander erfolgen fünf einzelne Tests, die jeweils ein „Pass“ oder „Fail“ als Ergebnis haben. Die Gesamtbeurteilung des Displays ergibt sich aus einer Und-Oder-Verknüpfung der Einzelergebnisse. Vorab definierte Daten überspielt das System direkt in den Bericht.

Bild 4: Nacheinander erfolgen fünf einzelne Tests, die jeweils ein „Pass“ oder „Fail“ als Ergebnis haben. Die Gesamtbeurteilung des Displays ergibt sich aus einer Und-Oder-Verknüpfung der Einzelergebnisse. Vorab definierte Daten überspielt das System direkt in den Bericht. Konica Minolta

Trotz der Möglichkeit, Pixel- und sogar Subpixelfehler mit Kameras geringerer Auflösung zu ermitteln, haben hochauflösende Kameras mit 16, 29 oder gar 43 Megapixeln aber durchaus ihre Berechtigung. So kann gerade bei der Qualitätssicherung in der automatisierten Fertigung die Taktzeit einen limitierenden Faktor darstellen. Sollen zum Beispiel Subpixelfehler mit einer geringer auflösenden Kamera durch Nutzung einer 3×3-Punktmatrix ermittelt werden, sind für die drei Primaries Rot, Grün und Blau jeweils neun Bildaufnahmen erforderlich, was also insgesamt 27 Bildern mit entsprechendem Zeitbedarf für die Aufnahmen und die Datenübertragungen entspricht. Aber auch die Suche nach Kratzern auf der Displayoberfläche oder nach Einschlüssen wie Staubpartikeln oder Luftblasen zwischen den laminierten Schichten eines Displays erfordern neben einem sehr hohen dynamischen Bereich höchste Auflösungen.

Elektronische Objektive

Was die in den Leuchtdichte- und Farbmesskameras von namhaften Herstellern eingesetzten Objektive anbelangt, halten sich optische Abbildungsfehler meist in engen Grenzen. Darüber hinaus lassen sie sich zumeist durch geeignete Kalbriermaßnahmen nahezu vollständig kompensieren, so auch die Kissenverzerrung kurzbrennweitiger Objektive. Umso mehr erstaunt es, dass nur wenige der renommierten Hersteller elektronisch verstellbare Objektive anbieten, wobei deren Vorteile doch äußerst zahlreich sind. Es fängt bereits beim Hersteller an, der die Kamerasysteme vollautomatisiert für eine Vielzahl von Messabständen kalibrieren kann. Dagegen werden manuelle Objektive aufgrund des damit verbundenen händischen Aufwands typischerweise nur für wenige, beispielsweise nur drei, ausgewählte Messabstände kalibriert. Bei davon abweichenden realen Messabständen muss die Software also zwischen dieser geringen Anzahl von Stützstellen interpolieren.

Bild 5: Die Software erkennt in einer automatisierten Routine die Ecken des Displays, passt die Orientierung des Displays der Bildhorizontalen an und verwirft die Bildbereiche, die über das Display hinausgehen. Dies geschieht wiederholgenau und mit geringstmöglichem Einfluss auf die Messwerte.

Bild 5: Die Software erkennt in einer automatisierten Routine die Ecken des Displays, passt die Orientierung des Displays der Bildhorizontalen an und verwirft die Bildbereiche, die über das Display hinausgehen. Dies geschieht wiederholgenau und mit geringstmöglichem Einfluss auf die Messwerte. Konica Minolta

In der automatisierten Produktion wirken sich weitere Nachteile auf den Nutzer aus. So erfordern Curved-Displays und Freiformdisplays, aber auch MMIs (Man Machine Interface) an denen neben einem Display auch hervorgehobene oder zurückgesetzte hinterleuchtete Symbole untersucht werden sollen, oftmals ein Fokussieren auf verschiedene Ebenen. Mit elektronischen Objektiven ist dies leicht umsetzbar, während manuelle Objektive hingegen eine Mechanik zum Verfahren der Kamera oder des Testobjekts benötigen.

Besonders vorteilhaft sind elektronische Objektive, wenn bei HUDs der virtuelle Bildabstand ermittelt werden soll. Eine Autofocus-Funktion ermöglicht dies auf denkbar einfache Art und Weise (Bild 3). Auch ein Wechsel der Blende kann innerhalb eines Displaytests erforderlich sein, um zum Beispiel die Schärfentiefe oder Lichtempfindlichkeit für verschiedene Aufnahmen anzupassen. Wenn diese mit einem einfachem Softwarebefehl erfolgt, können automatisierte Test ganz erheblich einfacher ablaufen.

Brennweiten

Die Objektivbrennweiten haben isoliert betrachtet beim Vergleich verschiedener Kameras nur eine geringe Aussagekraft bezüglich der erzielbaren Blickfeldgrößen. Zwar wird das Blickfeld mit abnehmender Objektivbrennweite größer, die Dimensionen des CCD-Chips bestimmt aber ebenfalls maßgeblich die Blickfeldgröße, und bei Leuchtdichte- sowie Farbmesskameras gibt es sehr viele unterschiedliche CCD-Größen. Selbst CCDs mit gleicher Pixelzahl können aufgrund unterschiedlicher Pixelgrößen deutlich verschiedene Gesamtgrößen aufweisen.

Dies erklärt, dass ein Hersteller A für eine 5-Megapixel-Leuchtdichte- und Farbmesskamera mit 28-mm-Objektiv für einen Messabstand von 1 m ein Blickfeld von 282 mm × 236 mm angibt (Pixelkantenlänge 3,45 μm), ein Hersteller B jedoch für seine 8-Megapixel-Kamera mit 35-mm-Objektiv für den gleichen Messabstand ein um mehr als dreimal so großes Blickfeld von 537 mm × 403 mm angibt (Pixelkantenlänge 5,5 μm). Wenn der Messabstand für ein Display definierter Größe begrenzt ist, ist es somit sinnvoll, vom Kameraanbieter berechnen zu lassen, was bei gegebener Displaygröße, verfügbarem Messabstand und erforderlicher Kameraauflösung machbar ist.

Softwarepakete

Bild 6: Mithilfe einer Fourrier-Analyse lässt sich der Moiré-Effekt (Bildhälfte links unten) wiederholgenau rechnerisch entfernen. Der Einfluss auf die Messwerte ist dabei minimal, das Bild ist scharf (Bild rechts oben), und selbst kleine Fehlstellen können erkannt werden.

Bild 6: Mithilfe einer Fourrier-Analyse lässt sich der Moiré-Effekt (Bildhälfte links unten) wiederholgenau rechnerisch entfernen. Der Einfluss auf die Messwerte ist dabei minimal, das Bild ist scharf (Bild rechts oben), und selbst kleine Fehlstellen können erkannt werden. Konica Minolta

Die Softwarepakete für die Leuchtdichte- und Farbmesskameras sind mittlerweile in punkto Auswertemöglichkeiten sehr umfangreich. Beispielhaft genannt seien hier nur Linienprofile, die auch Konturen folgen können, Falschfarben- und Quasi-3D-Darstellungen der Messwerte sowie das Erkennen und Überprüfen von Symbolen auf korrekte Größe, Farbe und Leuchtdichte. Auch ein Assistent, der durch den bereits erwähnten Black-Mura-Test führt, ist meist erhältlich. Nutzer in Entwicklung und Qualitätssicherung, die wechselnde Analyseaufgaben lösen müssen, können mit diesen Werkzeugen Displays, MMIs und Kombiinstrumente schnell charakterisieren sowie die gewonnenen Ergebnisse direkt dokumentieren.

Für stets wiederkehrende gleiche Messungen und Auswertungen, aber auch für die Einbindung in automatisierte Fertigungen gibt es Software Developer Kits (SDKs). Bislang nur sehr wenige Hersteller bieten jedoch eine komplette Software-Suite für den automatisierten Displaytest an. Im Idealfall kann der Nutzer mittels einer Ablaufsteuerung eine komplette Testsequenz definieren, die automatisiert abläuft (Bild 4).

Hierbei besteht die Möglichkeit, jeden einzelnen Test der Sequenz vollständig zu parametrieren, was die Auswahl der Testbilder aus einer Bibliothek beinhaltet. Das Programm spielt die Bilder dann zum erforderlichen Zeitpunkt ein und kann das Display, MMI oder Kombiinstrument erforderlichenfalls auch über diverse Schnittstellen ansteuern. Auch die Parameter für ein „Pass“ oder ein „Fail“ der Tests sind wählbar. Bei einem Test auf Pixelfehler könnten dies zum Beispiel die maximale Anzahl der „dead“ oder „stuck“ Pixel beziehungsweise Subpixel sowie die maximale Zahl direkt aneinander grenzender Pixelfehler sein.

Eine solche Software-Suite wird natürlich umso attraktiver, je mehr Tools sie enthält, die den Nutzer entlasten. So gibt es beispielsweise die Möglichkeit, mittels Bildverarbeitung die Orientierung des Displays zur Kamera zu erkennen, diese zu berücksichtigen und nicht zum Display gehörige Bereiche des Kamerabildes zu entfernen (Bild 5). Eine exakte Ausrichtung des Displays bezüglich der Kamera wird damit überflüssig, was insbesondere für automatisierte Tests den Aufwand beim Prüfmittelbau erheblich reduzieren kann. Aber auch das Arbeiten im Labor wird dadurch deutlich erleichtert.

Moiré-Beseitigung

Ein weiteres sinnvolles Tool ist eine automatische rechnerische Moiré-Beseitigung, also das Entfernen einer Interferenz zwischen der Auflösung der Kamera und der Auflösung des aufgenommenen Displays (Bild 6). Wir kennen diesen Effekt auch aus Fernsehbildern von feinen Mustern, zum Beispiel auf einem Hemd. Beim Displaytest verhindern solche Artefakte naturgemäß eine Beurteilung von Homogenitäten, und sie behindern das Finden von kleinen Fehlstellen, wie zum Beispiel Einschlüssen oder toten Pixeln. Im Gegensatz zu konventionellen Methoden wie bewusstes Unscharf-Stellen, Verkippen des Displays oder Erhöhen des Abstands zwischen Kamera und Display, bleiben kleine Fehlstellen erkennbar, und es kann weiterhin das volle Blickfeld der Kamera für die Aufnahme des Display genutzt werden.

Neben all den genannten Punkten zu Kamera, Objektiv und Software, die sinnvollerweise bei der Auswahl eines Systems für den Displaytest berücksichtigt werden, sollte man sich aber auch schon frühzeitig Gedanken zur Implementierung im Labor oder in der automatisierten Fertigung machen, denn schließlich gilt es, vorgegebene Schnittstellen, Kommunikationsprotokolle und Datenformate zu berücksichtigen. Hierbei sollte der Systemlieferant soweit wie nötig unterstützen können. Wenn dann im Rahmen der Installation und der Schulung auch noch Tests gemeinsam mit dem Lieferanten eingerichtet werden können, sollten die größten Hürden genommen sein.