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引言

本案例演示如何结合 Lumerical 设计的 OLED 膜层堆栈与 Speos 人眼视觉仿真模块，在真实照明环境下，从手机终端层面、人眼主观感知维度完成显示屏光学性能分析。

概述

介绍仿真工作流程与核心仿真结果

本案例采用 Lumerical STACK 模块仿真 OLED 膜层堆栈的出光特性，同时将 STACK 仿真结果导出为可导入 Ansys Speos 的文件格式，用于产品可视化与光度学仿真分析。

步骤1：Lumerical与Speos数据耦合

本环节将 Lumerical STACK 输出数据转换为 Speos 可识别格式，作为 Speos 仿真中的面光源使用。

步骤2：显示屏发光参数配置

完成 STACK 数据转换后，基于亮度值与光谱强度分布定义光谱光源。

步骤3：显示屏校准

为实现仿真结果可对比、贴合真实产品表现，需对显示屏完成校准：

1.将平均亮度校准至市面主流手机的典型亮度值；

2.调整红、绿、蓝三色发光强度配比完成白色校准，使色坐标匹配标准D65白光光源。

步骤4：纯白画面人眼视觉仿真结果

仿真分析将使用 Speos 独有的人眼视觉 功能，该功能可复现人眼真实观察产品的视觉效果。

借助人眼视觉模块，可仿真人眼对色彩、纹理、眩光的感知效果，完成显示屏可视性精准分析。

本环节将展示不同观测角度下纯白屏幕的人眼视觉仿真结果，并量化不同视角带来的色彩偏移。

步骤5：带图像画面的人眼视觉仿真结果

本环节分析显示图像内容时的人眼视觉表现：

1.大倾斜观测角度下，画面色彩偏移现象依然明显；

2.支持模拟约8%男性人群存在的色觉异常，分析色弱/色盲人群对色彩、色彩差异的分辨能力；

3.通过 Ansys Speos 可视性分析工具，评估屏幕文字内容的可读性。

仿真运行与结果解读

模型运行操作说明与核心结果分析

步骤1：Lumerical 与 Speos 数据耦合

1.打开脚本文件 ProcessRGBTxtFiles.py；

2.修改文件存储路径为“**\Display_Project_2022R1\SPEOS input files”；

3.运行Python脚本。

脚本内置对应版本的 Ansys Speos、Python 版本依赖与所需第三方库。运行脚本后，会将 SPEOS_file_B.txt、SPEOS_file_G.txt、SPEOS_file_R.txt 三组数据转换为Speos可读的光谱强度分布文件 SPEOS_file_B.xmp、SPEOS_file_G.xmp、SPEOS_file_R.xmp。

在开始菜单打开2022R1版本虚拟光度实验室（Virtual Photometric Lab 2022R1），载入 XMP 文件即可查看仿真数据：

蓝/绿/红三色光源——Speos 输出——光谱强度分布（单位：cd/nm）

步骤2：显示屏发光参数配置

Ansys Speos 中，显示屏发光特性由两大参数决定：光输出功率、光谱强度分布。仿真初始化时，所有光源输出功率归一化为1W，可通过 Ansys Speos 虚拟光源控制器（Virtual Lighting Controller）调整实际出光亮度；光谱强度分布定义光线在空间中的角分布，配置步骤如下：

1.打开工程文件 A01_Human Vision_Final Data_ASP.scdocx；

2.在 Speos 仿真面板“光源”栏双击 Screen_Blue_from_Lumerical，光源类型选择“素材库”，强度文件载入SPEOS_file_B.xmp，点击计算，视图窗口会显示对应光场分布；

3.双击 Screen_Green_from_Lumerical，光源类型选择“素材库”，强度文件载入SPEOS_file_G.xmp，点击计算；

4.双击 Screen_Red_from_Lumerical，光源类型选择“素材库”，强度文件载入SPEOS_file_R.xmp，点击计算。

打开工程文件后，内置预设仿真场景、全部材料光学属性与光源配置；同时布置5个不同观测位置的传感器，结合人眼视觉模块校验不同视角下的色彩偏移效果。

3D场景

现在让我们看看我们是如何建模这个显示器的。完成上述步骤后，你将在3D窗口看到下面的内容。

蓝绿红三色仿真

显示屏简化模型建模原理

建模逻辑：将 STACK 膜层数据转换后的红、绿、蓝三色角分布光源组合，构成显示屏 RGB 白光光源。

该方法属于系统降序模型：不再保留完整 OLED 膜层堆叠信息，但完整保留色彩与空间角分布数据；同时 Lumerical 与 Speos 跨工具耦合的方式可保护底层光学设计知识产权。

在 RGB 白光光源基础上叠加纹理贴图，即可在屏幕上生成自定义图像，实现更贴合真实使用的人眼视觉仿真。

步骤3：显示屏校准

为保证仿真真实、结果可对比，需完成显示屏校准，操作流程：

1.运行正向仿真 Direct.Lumerical.Uniform；

2.打开仿真结果文件 Direct.Lumerical.Uniform.Radiance Sensor_Normal.xmp；

3.启动“虚拟光源控制器”；

4.调整红、绿、蓝三色光源输出配比；

5.打开测量工具；

6.调整测量框范围，尽可能完整覆盖屏幕发光区域；

7.通过测量工具读取色坐标与平均亮度。

校准参数设定：

1.将屏幕平均亮度校准为市面主流手机典型亮度：975cd/m²；

2.调节红、绿、蓝三色亮度配比，完成白色校准，使屏幕白光色坐标与标准 D65 白光完全匹配。

步骤4：纯白画面人眼视觉仿真结果

本环节采用反向仿真流程：反向仿真不再加载显示屏自发光光源（正向仿真已完成屏幕发光计算），仅模拟环境光在产品表面的反射效果，再将正向、反向仿真结果融合，完整复现真实环境下手机屏幕视觉效果。

操作流程：

1.打开工程 A01_Human Vision_Final Data_ASP.scdocx；

2.运行反向环境光仿真 Inverse.Lumerical.Ambient；

3.点击工具栏“查看器”，选择“虚拟光度计算器”；

4.在源文件列表中选中正向正视仿真、反向正视仿真两组结果，运算方式选择“（map union）”，设置结果存储路径后点击处理，然后点击“process”；

5.点击工具栏“查看器”，打开“虚拟人眼视觉实验室”，载入上一步生成的融合文件，开展人眼主观视觉评估；

使用相同流程，分别处理25°、50°倾斜观测视角的仿真数据。

映射合并

不同视角纯白屏幕视觉结果说明

不同视角下的人类视觉(a)0°正视(b)25°斜视角(c)50°斜视角

对于每一个结果，我们能看到校准后的白色屏幕所做出的变化，以及手机保护玻璃上反射的环境光线所产生的影响。

因为此时是日光，所以是明视视觉。

第一列是垂直入射时的视角，第二列是 25 度入射时的视角，第三列是 50 度入射时的视角。

仿真可见：观测倾斜角度增大时，屏幕画面整体偏绿。

布置观测传感器量化色彩偏移指标，以10°为步长，采集0°~80°全视角下的色彩变化，在色度图中呈现完整偏移轨迹。

请按照以下步骤操作：

1.打开工程 A01_Human Vision_Final Data_ASP.scdocx；

2.运行大角度正向仿真 Direct.Lumerical.Uniform.80deg；

3.运行大角度反向环境光仿真 Inverse.Lumerical.Ambient.80deg；

4.点击工具栏“查看器”，打开“虚拟实景实验室”；

5.点击工具栏“创建”，选择 “Speos360 全景文件运算”；

添加上述两组仿真结果，执行“映射合并”运算，点击生成。

模拟结果如下：

下图色度图显示：

CIE1976色度坐标图

步骤5：带图像画面的人眼视觉仿真结果

图像画面仿真操作步骤：

1.打开工程 A01_Human Vision_Final Data_ASP.scdocx；

2.运行带图像正向仿真 Direct.Lumerical.Image；

3.点击工具栏“查看器”，选择“虚拟光度计算器”；

4.源文件选中正向正视、反向正视仿真结果，运算方式选择“映射合并”，设置存储路径后处理；

5.打开“虚拟人眼视觉实验室”，载入融合文件完成视觉评估；

6.重复流程，分别处理25°、50°斜视角仿真结果。

基于虚拟光源控制器内 RGB 配比，得到不同观测角度下带图像屏幕的人眼视觉仿真图。

色觉异常仿真分析流程：

1.打开工程 A01_Human Vision_Final Data_ASP.scdocx；

2.运行色卡正向仿真 Direct.Lumerical.Chart；

3.复用前文3~5步的映射合并、人眼视觉评估流程；

4.点击工具栏“工具”→“视觉参数”，切换至“观测者”选项卡。

面板内可模拟6类典型色觉缺陷，各类人群占比参考如下：

第一个模拟结果正常眼睛的显示情况，接下来的四个模拟结果是红绿色盲，最后一个模拟结果是蓝黄色盲。

全部三个锥体品红色弱视

绿色弱  绿色盲  蓝色盲  不同色盲的结果

屏幕文字清晰度分析

1.打开工程 A01_Human Vision_Final Data_ASP.scdocx；

2.运行远距离反向环境光仿真 Inverse.Lumerical.Ambient.Far；

3.将 Inverse.Lumerical.Ambient.Far.Radiance Sensor.Far.xmp、Direct.Lumerical.Image.Radiance Sensor.Far.xmp 两组结果合并；

4.在“虚拟人眼视觉实验室”中打开融合文件，启动可读性分析工具。

分析原理：对屏幕文字区域做特写仿真，测量文字亮度、文字周边背景亮度、文字角尺寸（单位：角分），量化可读性指标。

工具输出曲线：相对视觉表现（Relative Visual Performance, RVP），该指标为 CIE 标准，表征不同年龄人群感知到的画面对比度。

以35岁目标用户为例，可读取当前对比度与 RVP 数值；同时参考汽车内饰显示屏 ISO 15008:2003标准对比度阈值，优化提升 RVP。

优化方案：降低背景亮度、提升文字发光亮度、增大文字尺寸；也可调整环境光照（如阴天弱自然光）。修改参数后仿真结果实时更新，直观查看对比度改善效果。

通过该工具，可评估20~100岁全年龄段人群能否清晰识别屏幕文字内容。

模型关键设置说明

仿真模型核心对象与参数配置说明

纹理归一化设置

纹理贴图会直接影响仿真结果，需通过纹理归一化参数控制仿真计算逻辑：

右键模拟→“选项”→“光学属性”，勾选“纹理”；在纹理归一化下拉菜单中，本案例选择“无”。

详细说明可查阅 Speos 用户指南《纹理归一化》章节。

几何距离容差（GDT）管理

几何距离容差定义判定两个面为相切面的最大间距；当两个面间距小于该阈值，系统判定两面相切。

该参数对间距极小的光学叠层组件仿真至关重要，详细说明参考文档《相切几何体管理》。

XML模板

传感器定义中配置XML模板，用于批量导出测量数据。​​​​