摘 要

近些年来，LED显示屏作为一种新的显示媒介，以其环保、节能、耐用等特点广泛应用于生活中。这种显示屏由于制造工艺问题或者被长期使用，内部个别二极管发光能力会出现强弱偏差，导致显示屏产生亮度不均匀现象。而CUDA作为一种新的架构，可以借助GPU的硬件资源进行高效的并行计算，便于处理数据量庞大的任务。

本文主要研究基于CUDA的显示屏发光均匀性检测算法。针对某种LED显示屏，对其进行图像采集并分析相关特性，结合数字图像处理技术解决现有难点，实现各个LED的亮度数据提取，主要步骤为有效像素定位、每行首像素坐标记录、有效像素扩散、LED行列排序。接着对CUDA的硬件结构、软件体系、编程模型、线程等概念进行了阐述，分析了编程原理与方法，再结合CUDA实现了检测算法的并行化，并在此基础上对性能优化进行了进一步的讨论。最后，对串、并行算法调试结果进行了对比与分析。

研究结果表明，该检测算法成功的提取出了LED亮度数据，通过与CUDA的结合实现算法并行化，相对于串行算法，取得了近30倍的加速比，具有快速、稳定、高效的特点。

关键字：LED显示屏，CUDA，并行，加速

Abstract

In recent years, LED display screens, as a new display medium, have been widely used in life with its features of environmental protection, energy saving, and durability. Due to manufacturing process problems or long-term use of such display screens, the internal individual diodes' light emitting ability will show deviations, resulting in non-uniform brightness of the display screen. As a new architecture, CUDA can use GPU hardware resources for efficient parallel computing, which is convenient for processing large data tasks.

This article focuses on CUDA-based display light-emitting uniformity detection algorithm. For a certain LED display screen, its image acquisition and analysis of relevant characteristics, combined with digital image processing technology to solve the existing difficulties, to achieve the extraction of the brightness data of each LED, the main steps are effective pixel positioning, the first pixel coordinate record of each row, effective Pixel diffusion, LED rank sorting. Then introduced the concept of CUDA's hardware structure, software system, programming model, thread and other concepts, analyzed the programming principles and methods, combined with CUDA to achieve the parallelization of detection algorithms, and on this basis, further optimized performance. discuss. Finally, the results of the serial and parallel algorithm debugging are compared and analyzed.

The research results show that the detection algorithm successfully extracts the LED brightness data. By paralleling with CUDA, the algorithm parallelizes. Compared with the serial algorithm, it achieves a speedup ratio of nearly 30 times, and it is fast, stable, and highly efficient.

Keywords: LED display, CUDA, parallelization, acceleration

目 录

摘 要 I

Abstract II

第1章 绪论 1

1.1本文研究背景及意义 1

1.2 国内外研究现状 1

1.3 本文主要研究内容与结构安排 2

第2章 显示屏特性与整体方案 4

2.1 LED显示屏成像原理 4

2.2 显示屏图像采集与特性分析 4

2.3 算法整体方案 5

2.4 本章小结 6

第3章 算法具体实现 6

3.1 有效像素定位 6

3.2 每行首像素坐标记录 8

3.2.1 粗略计算左上与左下角坐标 8

3.2.2 记录正确首像素 9

3.2.3 填补中间行首像素 10

3.2.4 填补起始与末尾行首像素 11

3.3 有效像素扩散 12

3.3.1 单一方向扩散 12

3.3.2 多方向交叉扩散 13

3.4 LED行列排序 14

3.5 本章小结 14

第4章 CUDA并行架构 14

4.1 硬件基础 14

4.2 CUDA软件架构 15

4.2.1软件体系 15

4.2.2 编程模型 15

4.2.3 kernel函数及线程层次 16

4.3 数据存储类型 17

4.4 软硬件映射 18

4.5 本章小结 19

第5章 基于CUDA的检测算法并行实现与结果分析 19

5.1 CUDA环境配置 19

5.2 并行化的实现 20

5.2.1 有效像素定位并行化 20

5.2.2 有效像素扩散 22

5.2.3 LED行列排序 24

5.3 CUDA程序的优化 24

5.3.1 数据类型优化 24

5.3.2 存储资源优化 25

5.3.3 数据传输优化 25

5.4 并行结果与分析 25

5.4.1 串行与并行比较 25

5.4.2 优化前后比较 26

5.4.3 不同线程块大小比较 26

5.4.4 亮度提取结果 27

5.5 本章小结 30

第6章 总结与展望 30

致 谢 31

参考文献 32

第1章 绪论

1.1本文研究背景及意义

LED显示屏由一系列半导体发光二极管点阵构成，通过对二极管点阵的驱动电路控制来显示文字、符号等画面，是一种新型的平板显示器件。经过近些年的发展，LED显示屏制备工艺越发成熟，它以其寿命长、节能、环保、高亮等特点被逐渐认可，并广泛应用于生产和生活的各个领域，扮演着重要的角色。由于显示屏中的发光二极管数量庞大，部分二极管可能存在性能参数一致性不够等因素，显示屏会呈现出发光不均匀现象，降低显示品质，影响人们的视觉体验。因此，以LED显示屏为代表的显示器质量受到了越来越多的重视，发光亮度均匀性是评判其质量的一项关键指标，对显示屏均匀性的检测被大量需要。传统的检测方法是人目检测。由于显示屏发光存在对比度低的特点，甚至会出现部分缺陷，人目检测存在工作量大、工作效率低、人易疲劳、测量结果易受人为影响等缺点，不利于工业生产中检测与校正。随着机器视觉技术的发展，同时为了满足行业的需求，通过CCD相机^[1]进行显示屏图像采集，并结合数字图像处理^[2]设计一个效率高、误差小的检测算法来提取出各个发光二极管的亮度数据，实现亮度补偿与校正，可以有效地提高显示屏质量。

其次，在当今这个数据量呈爆发式增长的时代下，存在于工商业、科学、以及军事等方面中的复杂问题亟待解决，常用的串行运算在处理这种庞大的数据量时无法取得优势，于此相对的并行运算在这种环境下逐步崛起，弥补了串行运算的不足，成为诸多行业的研究目标。