CN106793329B - 一种基于rgbw的自动补光方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于RGBW的自动补光方法，包括：初始化系统，设置参数，并读取采样数据；根据采样数据，计算自动补光校正PWM值；根据主程序循环运行变量进行循环判断并执行主程序函数。本发明能通过采样数据进行计算自动补光校的PWM值，并能根据单色或RGBW不同颜色的光衰减率不一样产生的亮度或色温偏移，通过对每种颜色进行单独自动补光，从而有效延长灯具的使用寿命。进一步，本发明通过坏点或干扰点的滤除、多点多次采样计算有效平均值确保采样数据的有效性，并通过环境光和总亮度的采样计算比较，大大提高了数据的准确性，有效提高了补光的精度。本发明可广泛应用于灯具控制领域中。
Description
技术领域
本发明涉及补光技术领域，尤其涉及一种基于RGBW的自动补光方法。
背景技术
RGBW彩色光源在人们的实际生活中应用的越来越多，如摄影、舞台照明、景观照明、显示屏等场合。给生活添加了不少色彩，但使用过程中，本来是好好的灯具发现亮度变暗和色温偏移，给人带来很错的视感。尤其在要求很高的摄影场合，这个现象的灯具已经不能满足人们的需求。但出现这种现象很大一部分原因都是LED在使用过程中的受工作温度和使用时间等因素影响光衰，导致亮度变暗和色温偏移，而且RGBW不同颜色的光衰减率不一样。因此，通过自动补光技术弥补光衰显得非常重要，同时也延长了产品寿命。
现有的通常做法如下：1.选用国际品牌光源或增加光源的数量；2.优化灯具结构增加散热面积设计；3.选用高精度的驱动模块；4.软件手动调节设置；以上方法只能延长光衰的时间，但没办法解决光衰问题、色温偏移和延长灯具的寿命。
通过选用品牌光源或增加光源数量、优化灯具结构增加散热面积设计、选用高精度的驱动模块最终会增加产品成本，有些灯具对体积要求严格增加散热材料面积影响到美观和安装。对于软件手动调节设置操作起来比较麻烦不够人性化，对RGBW每种颜色分别调节好的参数还需要用仪器测试校正微调。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种智能灵活，方便使用的一种基于RGBW的自动补光方法。
本发明所采取的技术方案是：
一种基于RGBW的自动补光方法，包括以下步骤：
A、初始化系统，设置参数，并读取采样数据；
B、根据采样数据，计算自动补光校正PWM值；
C、根据主程序循环运行变量进行循环判断并执行主程序函数。
作为所述的一种基于RGBW的自动补光方法的进一步改进，所述步骤A包括：
A1、延时等待系统工作稳定；
A2、设置RGBW的预设亮度，并设置主程序循环运行变量Main=1，初始化PWM亮度对应数据表和RGBW参数；
A3、读取EEPROM数据中RGBW的四路PWM[4]。
作为所述的一种基于RGBW的自动补光方法的进一步改进，所述步骤B包括：
B1、根据采样数据，调用滤除采样坏点算法，得出坏点和干扰点位置BDd[n]和数量BDdnumber；
B2、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到环境亮度有效平均值SEM；
B3、循环分别输出PWM[i]点亮RGBW值；
B4、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到总亮度有效平均值SELM[i]；
B5、计算计算RGBW每种颜色的实际亮度SLM[i]=SELM[i]-SEM；
B6、判断RGBW的实际亮度SLM[i]与预设亮度SLMp[i]是否相等，若是，则存储得到的修正PWM[i]值并返回执行步骤B3，直到RGBW每种颜色的修正PWM[i]值完成存储后执行步骤C；反之则执行步骤B7；
B7、判断RGBW的实际亮度SLM[i]是否大于预设亮度SLMp[i]，若是，则计算亮度差DLMtemp=SLM[i]-SLMp[i]；反之，则计算亮度差DLMtemp=SLMp[i]- SLM[i]；
B8、根据PWM亮度对应数据表计算自动校正PWM[i]点亮RGBW值实现补光并返回执行步骤B4检测校正；
其中，i为循环变量，i为整数，0≤i＜4。
作为所述的一种基于RGBW的自动补光方法的进一步改进，所述步骤C包括：
C1、通过主程序入口检测是否满足主程序循环运行变量Main=1或Main=2，若是，则执行步骤C2进入循环运行；
C2、判断是否满足主程序循环运行变量Main=1，若是，则对开始的第一次定时运行，变量和寄存器清零并开启定时中断，开始累计灯具开电时间Ttimer；反之，则执行步骤C5；
C3、定时读取并累加灯具运行时间STrun=STrun+Ttimer；
C4、判断是否满足STrun=2H，若是，则设置Main=2并返回执行步骤B1补光校正PWM值；反之，则执行步骤C5；
C5、运行主程序函数。
作为所述的一种基于RGBW的自动补光方法的进一步改进，所述滤除采样坏点算法，其具体包括：
输出RGBW的PWM[4]值，并点亮LED预设亮度SVp作为采样数据参考值；
采样n点x次的数据Ds[x][n]≥0，其中x＞2，n＞2，输入筛选条件的筛选比例PVb%，然后输出RGBW的PWM[4]=0关闭LED；
初始化变量清除坏点和干扰点的位置数据BDd[n]=0和数量BDdnumber=0；
循环对n点x次的数据进行求和Stemp=Stemp+Ds[j][i]，并判断每个点x次的平均值Stemp/x与预设亮度的筛选比例SVp*PVb%进行比较，若Stemp/x＜SVp*PVb%，则说明是坏点和干扰点，记录该点的位置BDd[n]=1和数量BDdnumber=BDdnumber+1；反之，则记录该点的位置BDd[n]=0；直到所有点循环完毕；其中，i和j均为整数，且0≤i＜n，0≤j＜x；
输出坏点和干扰点的位置BDd[n]和数量BDdnumber。
作为所述的一种基于RGBW的自动补光方法的进一步改进，所述n点x次有效平均值算法，其具体包括：
采样n点x次数据Ds[x][n]，其中x＞2，n＞2，输入预设亮度SVp和预设亮度值百分比PVm%；
初始化变量输出平均值SVE，n个有效点数组SDsm[n]，无效次标记数组Dt[n]，记录最大值SDsmmax和最小值SDsmmin；
根据预设的采样筛选条件，去除掉无效次的采样数据；
记录k次数据并进行求和Stemp=Stemp+Ds[i][j]，将不满足｜SVp-Stemp/k｜＜SVp*PVm%的数据进行滤除，并计算n个有效值点k次数据的平均值SDsm[n]=Stemp/k；
循环对n个点有效平均值进行求和并比较找出最大值和最小值，去除最大值和最小值后计算平均值SVE=(Stemp-SDsmmax-SDsmmin)/(n-2)并输出。
本发明的有益效果是：
本发明一种基于RGBW的自动补光方法能通过采样数据进行计算自动补光校的PWM值，并能根据单色或RGBW不同颜色的光衰减率不一样产生的亮度或色温偏移，通过对每种颜色进行单独自动补光，从而有效延长灯具的使用寿命。进一步，本发明通过坏点或干扰点的滤除、多点多次采样计算有效平均值确保采样数据的有效性，并通过环境光和总亮度的采样计算比较，大大提高了数据的准确性，有效提高了补光的精度。
附图说明
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明：
图1是本发明一种基于RGBW的自动补光方法的步骤流程图；
图2是本发明一种基于RGBW的自动补光方法步骤A的步骤流程图；
图3是本发明一种基于RGBW的自动补光方法步骤B的步骤流程图；
图4是本发明一种基于RGBW的自动补光方法步骤C的步骤流程图。
具体实施方式
参考图1，本发明一种基于RGBW的自动补光方法，包括以下步骤：
A、初始化系统，设置参数，并读取采样数据；
B、根据采样数据，计算自动补光校正PWM值；
C、根据主程序循环运行变量进行循环判断并执行主程序函数。
参考图2，进一步作为优选的实施方式，所述步骤A包括：
A1、延时等待系统工作稳定；
A2、设置RGBW的预设亮度，并设置主程序循环运行变量Main=1，初始化PWM亮度对应数据表和RGBW参数；
A3、读取EEPROM数据中RGBW的四路PWM[4]。
参考图3，进一步作为优选的实施方式，所述步骤B包括：
B1、根据采样数据，调用滤除采样坏点算法，得出坏点和干扰点位置BDd[n]和数量BDdnumber；
B2、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到环境亮度有效平均值SEM；
B3、循环分别输出PWM[i]点亮RGBW值；
B4、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到总亮度有效平均值SELM[i]；
B5、计算计算RGBW每种颜色的实际亮度SLM[i]=SELM[i]-SEM；
B6、判断RGBW的实际亮度SLM[i]与预设亮度SLMp[i]是否相等，若是，则存储得到的修正PWM[i]值并返回执行步骤B3，直到RGBW每种颜色的修正PWM[i]值完成存储后执行步骤C；反之则执行步骤B7；
B7、判断RGBW的实际亮度SLM[i]是否大于预设亮度SLMp[i]，若是，则计算亮度差DLMtemp=SLM[i]-SLMp[i]；反之，则计算亮度差DLMtemp=SLMp[i]- SLM[i]；
B8、根据PWM亮度对应数据表计算自动校正PWM[i]点亮RGBW值实现补光并返回执行步骤B4检测校正；
其中，i为循环变量，i为整数，0≤i＜4。
参考图4，进一步作为优选的实施方式，所述步骤C包括：
C1、通过主程序入口检测是否满足主程序循环运行变量Main=1或Main=2，若是，则执行步骤C2进入循环运行；
C2、判断是否满足主程序循环运行变量Main=1，若是，则对开始的第一次定时运行，变量和寄存器清零并开启定时中断，开始累计灯具开电时间Ttimer；反之，则执行步骤C5；
C3、定时读取并累加灯具运行时间STrun=STrun+Ttimer；
C4、判断是否满足STrun=2H，若是，则设置Main=2并返回执行步骤B1补光校正PWM值；反之，则执行步骤C5；
C5、运行主程序函数。
进一步作为优选的实施方式，所述滤除采样坏点算法，其具体包括：
输出RGBW的PWM[4]值，并点亮LED预设亮度SVp作为采样数据参考值；
采样n点x次的数据Ds[x][n]≥0，其中x＞2，n＞2，输入筛选条件的筛选比例PVb%，然后输出RGBW的PWM[4]=0关闭LED；这样能防止环境光很暗或没有光时采样到的数据为零，筛选不出坏点和干扰点；
初始化变量清除坏点和干扰点的位置数据BDd[n]=0和数量BDdnumber=0；
循环对n点x次的数据进行求和Stemp=Stemp+Ds[j][i]，并判断每个点x次的平均值Stemp/x与预设亮度的筛选比例SVp*PVb%进行比较，若Stemp/x＜SVp*PVb%，则说明是坏点和干扰点，记录该点的位置BDd[n]=1和数量BDdnumber=BDdnumber+1；反之，则记录该点的位置BDd[n]=0；直到所有点循环完毕；其中，i和j均为整数，且0≤i＜n，0≤j＜x；
将BDd[n]=1的点进行输出，即为坏点和干扰点的位置BDd[n]，并输出数量BDdnumber。
其中，所述滤除采样坏点算法的作用是采样n点x次的数据计算有效平均值进行下限幅取值滤除筛选坏点和干扰点并记录位置和数量。
进一步作为优选的实施方式，所述n点x次有效平均值算法，其具体包括：
采样n点x次数据Ds[x][n]，其中x＞2，n＞2，输入预设亮度SVp和预设亮度值百分比PVm%；
初始化变量输出平均值SVE，n个有效点数组SDsm[n]，无效次标记数组Dt[n]，记录最大值SDsmmax和最小值SDsmmin；
根据预设的采样筛选条件，去除掉无效次的采样数据；
本实施例中，采用循环x次对数据进行增加或减小条件筛选比较Ds[i][j]≥SVp，a=a+1或Ds[i][j]≤SVp，d=d+1，判断都是比设定值大a==n-NDd或小d==n-NDd表示此次采样的数据有效（在同一个环境下采样的每点亮度都是比预设值大或都是小）；
记录k次数据并进行求和Stemp=Stemp+Ds[i][j]，将不满足｜SVp-Stemp/k｜＜SVp*PVm%的数据进行滤除，并计算n个有效值点k次数据的平均值SDsm[n]=Stemp/k；
循环对n个点有效平均值进行求和并比较找出最大值和最小值，去除最大值和最小值后计算平均值SVE=(Stemp-SDsmmax-SDsmmin)/(n-2)并输出。
本发明的具体实施例如下：
S01、开始，延时等待系统工作稳定；
S02、初始化系统，设置RGBW的预设亮度，并设置主程序循环运行变量Main=1，初始化PWM亮度对应数据表和RGBW参数；所述RGBW参数包括变量、I/O、I2C、PWM、定时器、EEPROM等寄存器、采样数据上下限幅值和比例等参数；
S03、读取EEPROM数据中RGBW的四路PWM[4]；本实施例中采用多次比较读取数据的方式，当出错不一致重新读取，从而确保数据的准确性；
S04、根据采样数据，调用滤除采样坏点算法，得出坏点和干扰点位置BDd[n]和数量BDdnumber；
S05、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到环境亮度有效平均值SEM；
S06、循环分别输出PWM[i]点亮RGBW值；
S07、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到总亮度有效平均值SELM[i]；
S08、计算计算RGBW每种颜色的实际亮度SLM[i]=SELM[i]-SEM；
S09、判断RGBW的实际亮度SLM[i]与预设亮度SLMp[i]是否相等，若是，则存储得到的修正PWM[i]值并返回执行步骤S06，直到RGBW每种颜色的修正PWM[i]值完成存储后执行步骤S12；反之则执行步骤S10；
S10、判断RGBW的实际亮度SLM[i]是否大于预设亮度SLMp[i]，若是，则计算亮度差DLMtemp=SLM[i]-SLMp[i]；反之，则计算亮度差DLMtemp=SLMp[i]- SLM[i]；
S11、根据PWM亮度对应数据表计算自动校正PWM[i]点亮RGBW值实现补光并返回执行步骤S07检测校正；其中，i为循环变量，i为整数，0≤i＜4；
S12、通过主程序入口检测是否满足主程序循环运行变量Main=1或Main=2，若是，则执行步骤S13进入循环运行；
S13、判断是否满足主程序循环运行变量Main=1，若是，则对开始的第一次定时运行，变量和寄存器清零并开启定时中断，开始累计灯具开电时间Ttimer；反之，则执行步骤S16；
S14、定时读取并累加灯具运行时间STrun=STrun+Ttimer；
S15、判断是否满足STrun=2H，若是，则设置Main=2并返回执行步骤S04补光校正PWM值；反之，则执行步骤S16；
S16、运行主程序函数。
从上述内容可知，本发明一种基于RGBW的自动补光方法能通过采样数据进行计算自动补光校的PWM值，并能根据单色或RGBW不同颜色的光衰减率不一样产生的亮度或色温偏移，通过对每种颜色进行单独自动补光，从而有效延长灯具的使用寿命。进一步，本发明通过坏点或干扰点的滤除、多点多次采样计算有效平均值确保采样数据的有效性，并通过环境光和总亮度的采样计算比较，大大提高了数据的准确性，有效提高了补光的精度。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (5)
1.一种基于RGBW的自动补光方法，其特征在于，包括以下步骤：
A、初始化系统，设置参数，并读取采样数据；
B、根据采样数据，计算自动补光校正PWM值；
C、根据主程序循环运行变量进行循环判断并执行主程序函数；
所述步骤B包括：
B1、根据采样数据，调用滤除采样坏点算法，得出坏点和干扰点位置BDd[n]和数量BDdnumber；
B2、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到环境亮度有效平均值SEM；
B3、循环分别输出PWM[i]点亮RGBW值；
B4、调用计算n点x次有效平均值算法，输出得到总亮度有效平均值SELM[i]；
B5、计算计算RGBW每种颜色的实际亮度SLM[i]＝SELM[i]-SEM；
B6、判断RGBW的实际亮度SLM[i]与预设亮度SLMp[i]是否相等，若是，则存储得到的修正PWM[i]值并返回执行步骤B3，直到RGBW每种颜色的修正PWM[i]值完成存储后执行步骤C；反之则执行步骤B7；
B7、判断RGBW的实际亮度SLM[i]是否大于预设亮度SLMp[i]，若是，则计算亮度差DLMtemp＝SLM[i]-SLMp[i]；反之，则计算亮度差DLMtemp＝SLMp[i]-SLM[i]；
B8、根据PWM亮度对应数据表计算自动校正PWM[i]点亮RGBW值实现补光并返回执行步骤B4检测校正；
其中，i为循环变量，i为整数，0≤i＜4。
2.根据权利要求1所述的一种基于RGBW的自动补光方法，其特征在于：所述步骤A包括：
A1、延时等待系统工作稳定；
A2、设置RGBW的预设亮度，并设置主程序循环运行变量Main＝1，初始化PWM亮度对应数据表和RGBW参数；
A3、读取EEPROM数据中RGBW的四路PWM[4]。
3.根据权利要求1所述的一种基于RGBW的自动补光方法，其特征在于：所述步骤C包括：
C1、通过主程序入口检测是否满足主程序循环运行变量Main＝1或Main＝2，若是，则执行步骤C2进入循环运行；
C2、判断是否满足主程序循环运行变量Main＝1，若是，则对开始的第一次定时运行，变量和寄存器清零并开启定时中断，开始累计灯具开电时间Ttimer；反之，则执行步骤C5；
C3、定时读取并累加灯具运行时间STrun＝STrun+Ttimer；
C4、判断是否满足STrun＝2H，若是，则设置Main＝2并返回执行步骤B1补光校正PWM值；反之，则执行步骤C5；
C5、运行主程序函数。
4.根据权利要求1所述的一种基于RGBW的自动补光方法，其特征在于：所述滤除采样坏点算法，其具体包括：
输出RGBW的PWM[4]值，并点亮LED预设亮度SVp作为采样数据参考值；
采样n点x次的数据Ds[x][n]≥0，其中x＞2，n＞2，输入筛选条件的筛选比例PVb％，然后输出RGBW的PWM[4]＝0关闭LED；初始化变量清除坏点和干扰点的位置数据BDd[n]＝0和数量BDdnumber＝0；
循环对n点x次的数据进行求和Stemp＝Stemp+Ds[j][i]，并判断每个点x次的平均值Stemp/x与预设亮度的筛选比例SVp*PVb％进行比较，若Stemp/x＜SVp*PVb％，则说明是坏点和干扰点，记录该点的位置BDd[n]＝1和数量BDdnumber＝BDdnumber+1；反之，则记录该点的位置BDd[n]＝0；直到所有点循环完毕；其中，i和j均为整数，且0≤i＜n，0≤j＜x；
输出坏点和干扰点的位置BDd[n]和数量BDdnumber。
5.根据权利要求1所述的一种基于RGBW的自动补光方法，其特征在于：所述n点x次有效平均值算法，其具体包括：
采样n点x次数据Ds[x][n]，其中x＞2，n＞2，输入预设亮度SVp和预设亮度值百分比PVm％；
初始化变量输出平均值SVE，n个有效点数组SDsm[n]，无效次标记数组Dt[n]，记录最大值SDsmmax和最小值SDsmmin；
根据预设的采样筛选条件，去除掉无效次的采样数据；
记录k次数据并进行求和Stemp＝Stemp+Ds[i][j]，将不满足|SVp-Stemp/k|＜SVp*PVm％的数据进行滤除，并计算n个有效值点k次数据的平均值SDsm[n]＝Stemp/k；
循环对n个点有效平均值进行求和并比较找出最大值和最小值，去除最大值和最小值后计算平均值SVE＝(Stemp-SDsmmax-SDsmmin)/(n-2)并输出。
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| 草莓大棚补光系统设计;邓晓蓉;《自动化技术与应用》;20150925;第34卷(第9期);第117-120页 * |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN106793329A (zh) | 2017-05-31 |
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