基于LabVIEW的HDTV主控板自動測試系統設計

摘要：針對人工測試效率低、易受主觀影響等不足，設計了基于LabVIEW的高清電視(HDTV)主控板自動測試系統。利用LabVIEW豐富的信號處理、虛擬儀器等圖形化編程特點，開發音頻及視頻圖像評價軟件。采用基于梯度的結構相似性圖像評價算法(GSSIM)，提高了測試分析中對模糊失真圖像的判別精度。該自動測試系統可大大提高測試效率，并保證產品測試指標的客觀性和一致性。

高清電視(HDTV)已成為目前彩電市場的主力軍，其核心部件是電視主控板。目前主控板出廠測試普遍采用人工測試方法，但存在如下不足：1)測試效率低，需要人工頻繁更換測試工具，費時費力;2)評價主觀性強，因依靠人的感官來評判產品好壞，容易造成產品質量參差不齊。因此，開發自動測試系統已成為HDTV生產企業的一項急迫任務。

本文以市場上一款液晶HDTV主控板為測試對象，采用LabVIEW圖形化編程，設計測試軟件，對采集到的音頻、視頻信號進行算法分析和評價，并設計友好的人機交互界面和數據管理軟件模塊，最終提高了產品測試效率，并保證產品質量分析的客觀性、一致性。

1 自動測試系統總體設計

典型高清電視系統框圖如圖1所示，主控板包括控制電路和時序電路兩大部分。控制電路主要負責音視頻信號的接收和處理，并轉換為mini—LVDS標準信號;時序電路產生脈沖時序信號，實時將數字圖像信號經行、列驅動電路送顯示屏顯示。

主控板是高清電視的核心部件，出廠前必須嚴格測試。本文設計的自動測試系統包含上位工控機、音視頻信號源、音頻采集卡、視頻采集卡和可學習性遙控模塊等，系統框圖如圖2所示。

圖2中，CHROMA作為音視頻信號發生源，通過RS-232與上位機通信，按照上位機命令，輸出音視頻信號。主控板輸出的音頻和視頻信號分別經過音頻采集卡、視頻采集卡傳輸到上位工控機進行分析評價。在測試過程中，可學習型遙控器模塊可以模擬紅外遙控器，采用單片機開發，實現測試流程的自動切換。本文將重點闡述基于LabVIEW的測試軟件設計。

2 自動測試軟件設計

自動測試軟件是該系統的重要組成部分，經分析比較最終選定NI公司的LabVIEW作為開發軟件，充分利用其豐富的信號處理、虛擬儀器等圖形化編程工具，實現音頻信號和圖像信號分析算法的軟件編程，并開發友善的用戶界面，集控制和管理為一體，設計簡易實用的HDTV主控板自動測試系統。限于篇幅，本文將重點介紹自動測試軟件中的音頻分析模塊、圖像分析模塊，以及數據處理等模塊。

2.1 音頻分析模塊

音頻分析是電視主板測試的一個重要方面，LabVIEW內部包含信號處理和分析的函數庫，如各種波形生成VI、濾波函數、頻譜測量、失真測量等函數，借助LabVIEW的虛擬儀器框架，可以進行圖形化軟件編程，搭建音頻信號的處理和分析平臺。

音頻分析模塊的輸入信號是通過音頻采集卡采集并調理的聲音信號，信號源是固定頻率的單頻正弦信號。音頻測試常用指標有：

1)信噪比(Signal to Noise)：輸出信號的電壓(功率)與同時輸出的噪聲電壓(功率)的比，一般不應低于70 dB。

2)總諧波失真率(T.H.D)：輸出信號比輸入信號多出的額外諧波成分，是由于系統非線性造成的。當總諧波失真在1%以下，一般人耳分辨不出。

3)總諧波失真率+噪聲(THD—N)：系統各種諧波造成的失真及器件內外部造成的噪聲，一般要求在10%以下。

4)頻譜分析：檢測信號的諧波成分，對于單頻信號來說，其頻譜應只有基頻。

基于LabVIEW的音頻分析軟件模塊如圖3所示。

為測試上述軟件模塊對音頻信號分析的準確性，利用LabVIEW的波形生成器來模擬標準音頻信號，并加入高斯白噪聲和高頻正弦噪聲，合成為失真音頻信號，再經過信噪比、失真測量、頻譜測量等得到測試指標。

圖4是音頻測試模塊的測試結果，給出了測試曲線并同步記錄到音頻測試文檔中。本測試采用幅值為1 V、基頻為1 kHz的正弦信號，加入高斯噪聲和高頻噪聲后，經過音頻分析得到檢測出的基頻為1 kHz，THD—N為7.34%，在允許范圍(10%)內，THD為0.99%，也在允許范圍內，信噪比為22.68dB，低于70 dB。因此，可以判定該主控板音頻質量合格。

2.2 圖像分析模塊

高清電視主板的視頻輸入端口有多種，如HDMI端口、COMP端口、VGA端口等，雖然輸入端口很多，但測試的方法是一致的，即采用標準輸入信號，通過對比輸出質量偏差，來確定主控板質量是否符合出廠要求。

LabVIEW支持讀取不同格式的圖片，如JPEG、BMP、PNG格式，并且可以還原為像素圖，便于進行算法分析。

結構相似性(SSIM)的評價算法是目前應用廣泛的圖像評價算法，比較符合人的視覺感受，且計算簡便：

式(1)中l(x，y)為亮度比較函數，c(x，y)為對比度比較函數，s(x，y)為結構比較函數;3個指數α、β和γ為各個函數的權重。

然而，SSIM對于模糊失真類圖像卻不能具有良好的評價效果。根據研究發現，人眼對于圖像的邊緣紋理結構十分敏感，而圖像的邊緣紋理往往是圖像結構的重要信息，在SSIM的結構比較函數中僅考慮了標準圖像和失真圖像之間像素的相關系數，而未考慮圖像的邊緣紋理信息。

梯度信息可以較好地反應圖像的邊緣紋理信息，因此，本測試系統決定采用基于梯度的結構相似度的圖像質量評價方法，以提高了測試分析中對模糊失真類圖像的判別精度。將SSIM中結構對比函數替換s(x，y)為梯度相似度函數g(x.y)，則得到基于梯度的結構相似度GSSIM：

按照計算SSIM的思路一樣，利用加權窗口，逐像素地移動，則最后整幅圖像基于梯度的結構相似度MGSSIM，可由各子塊的GSSIM求均值得到：

本文利用Matlab實現基于梯度的結構相似度算法，為驗證圖像測試程序的準確性，采用如圖5所示的標準圖像和三幅不同程度的高斯噪聲失真圖像，其失真程度依次減輕。

表1給出了它們的SSIM和GSSIM值。可見，模糊失真圖像的GSSIM相對于SSIM，更能體現模糊圖像的邊緣紋理結構與標準圖像的差異程度，也更符合人的視覺感受。

2.3 數據處理模塊

測試軟件的一個重要功能是管理測試文檔，它需要訪問數據庫，進行創建、插入、刪除、查詢等操作，并根據需要打印查詢結果等。

LabSQL支持Windows操作系統中基于ODBC的數據庫，利用Microsoft ADO技術以及SQL語句來完成數據庫訪問。借助LabSQL工具包中封裝的VIs，可以方便地實現數據庫的一些基本操作。本設計以Microsoft Access作為測試數據庫。LabSQL工具包只能操作而不能創建數據庫，所以需要測試前先創建數據庫，再建立LabSQL與Access數據庫的連接。數據庫訪問程序如圖6所示。

以查詢為例，

“SELECT*

FROM TVtest

WHERE product=‘E321 VL’

AND(testdate between #2012/4/10 00：00：00# and #2012/4/10 23：59：59#)”

執行上述SQL語句，則可顯示測試結果。

查詢后根據需要可以打印測試文檔，LabVIEW同樣提供了一些打印報表的子VI可供調用，如Set Report Font.vi、Set Report Header Text.vi、添加報表文本.vi、打印報表.vi等.大大簡化了編程工作。

3 結束語

針對高清電視(HDTV)主控板人工測試存在的諸多問題，設計了HDTV主控板自動測試系統，詳細介紹了基于LabVIEW開發的音頻分析軟件模塊、圖像分析軟件模塊，以及測試數據管理等功能模塊。采用基于梯度的結構相似性圖像評價算法(GSSIM)，提高了測試分析中對模糊失真類圖像的判別精度。該自動測試系統可大大提高測試效率，保證產品測試指標的客觀性和一致性，具有良好的應用價值。