賈志國


摘要: 在我國開展能效標識管理后,對電腦顯示器能源效率標識計量檢測工作成為當下人們關注的一個話題。筆者在工作中發現,電腦顯示器的發光程度,影響著電腦顯示器的能效測量數值。本文以顯示器能效檢測中亮度檢測為研究話題,分析了影響測量結果的三個問題,結合實際闡述了研發的一種自動檢測設備,可以極大地提高檢測效果。
關鍵詞: 效能檢測;電腦顯示器;屏幕亮度;自動檢測;測量角度
1引言
雖然我國地大物博、資源豐富,但我國人口眾多、密度較大,自改革開放以來特別是2008年以來的十余年間,我國人均資源消耗量排在世界的前列。因此,我國是名副其實的能耗大國。自本世紀初,我國一直在全國范圍內推廣節能減排、低碳環保,為強化節約能源活動,可謂全國動員、全民參與。在國家層面,政府對能源消耗大的產業和部門,采取技術革新的方式,促進產業轉型、提高能源節約;對廣泛使用、潛在節能效果好的產業和部門,通過開展能效標識管理的方式促進能源使用效率提升。
2影響電腦顯示器能效檢測亮度測量的原因
按照《檢測規則》在實際檢測工作中發現,電腦顯示器亮度的數值,直接決定著電腦顯示器能效檢測的最后等級。鑒于《檢測規則》對亮度檢測的規定不具體不詳細,因此,本文針對三個常見問題分別進行了試驗,以確定和掌握影響電腦顯示器能效檢測亮度測量的原因。
2.1 測量時儀器與顯示器的遠近
載保持其他條件不變的前提下,通過調整儀器與顯示器的遠近,記錄分析顯示器亮度數值的變化。詳情見表一所示,其中, L11 、L19 、L55 、L91 、L99 是規定的測量位置。
2.2 測量時儀器與顯示器的角度
按照固定放置好顯示器后,調整測量儀器使其和顯示器形成不同夾角。對L55 處亮度數值的變化進行分析可知,這個角度是儀器處在水平位置時測量 L55 處構成的水平夾角。
把儀器與待測顯示器的遠近設定在 90.0 cm并保持不變,然后分別在幾個點測量。
儀器角度和顯示器亮度數值之間有對應關系,即角度越小,測量得出的顯示器亮度數值也越小。所以,在測量中,盡量要讓儀器處在水平位置上,同時和顯示器的盡量保持垂直,由此可以減少測量誤差。
3 研發自動測量設備的設想考慮
自動測量設備如圖一所示。
這套設備有三部分: 一是用于穩固顯示器的部分,二是控制軟件的部分,三是對亮度進行測量的部分。第一部分的尺寸設計,能夠適用于現在市場上所有尺寸的電腦顯示器。而第三部分,能夠使測量儀器進行三維變換,在規定的五個位置上進行測量,同時在規定的測量位置上還可以自動停下來,并記錄下3次的測量數值。
目前,這套設備還需要解決三個問題。
3.1 使儀器與待測顯示器保持垂直。在測量時,盡量保持測量儀器與顯示器屏幕的垂直。可是因為用于穩固顯示器的底座承擔的負擔較重,移動較為困難。因此,在設計上要確保第一部分固定,而裝置測量儀器的部分設計為移動的。裝置測量儀器的部分必須要設計成和顯示器是平行關系的,這樣測量儀器安裝上去時,只要確保測量儀器的移動路線和安裝底座面垂直,就可以確保測量儀器的移動路線與顯示器屏幕垂直。所以,對這部分的設計,要采取經過精致加工的角件和以及絲毫不差的鋼軌共同組成。
3.2 使測量儀器在測量時位置精確。在測量時,必須要達到涉及到規則要求的 5 個測量點。這套自動測量設備,能夠根據待測顯示器的長和寬就可以測算出顯示器屏幕五個位置點,并自動移動到這五個位置點等待測量。
3.3 設計控制測量的軟件。手動操作難免會有誤差。這套自動測量設備配備有控制測量的軟件程序,能夠控制測量儀器自動變換測量位置,在 五秒鐘里進行 3 次測量并記錄測算出平均數值。這種軟件程序主要有兩種功能,一要實現對電動機的控制,根據待測顯示器屏幕的大小尺寸,測算出屏幕光亮面積的大小和尺寸,同時準確提供五個位置的坐標參數,在工作狀態中還能夠控制電機順著滑輪移動,把測量儀器輸送到指定的位置坐標。二要實現對亮度測量儀器的控制,使亮度測量儀器在規定的位置點上分別進行三次測量,但也要滿足手動操作的需要。
4自動測量設備的使用效果
這套自動測量設備的使用,能夠極大地促進電腦顯示器能效檢測的效果的提升,有效地克服了電腦顯示器能效檢測的諸多困難和問題,降低了傳統檢測中人為操作或手工操作導致的誤差。今后,這套自動測量設備的大規模推廣使用,必然會將電腦顯示器的能效檢測工作帶入一個嶄新的局面。
參考文獻:
[1]許春媛, 方志宏, 夏勇, et al. 基于視覺顯著性的鋼管焊接區域氣泡缺陷檢測[J]. 冶金自動化, 2017(6):55-60.
[2]沈凱. 某企業變電站自動化監控系統研究[J]. 科教文匯(中旬刊), 2018(9):184-185.
[3]張超俊. 電氣工程及其自動化在電氣工程中的應用[J]. 科技風, 2017(16):205-205.
[4]梁飛強, 彭顯剛, 劉藝, et al. 基于量測數據的10kV配電網實時能效評估系統[J]. 陜西電力, 2017, 45(1):90-93.
[5]郭貝, 任金霞. 基于蝙蝠算法優化BP神經網絡的特征點匹配[J]. 制造業自動化, 2019(8):68-70.