痞子衡嵌入式:记录i.MXRT1060驱动LCD屏显示横向渐变色有亮点问题解决全过程(解答篇)

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痞子衡嵌入式:记录i.MXRT1060驱动LCD屏显示横向渐变色有亮点问题解决全过程(解答篇)

痞子衡   2020-04-01 我要评论
----   大家好,我是痞子衡,是正经搞技术的痞子。今天痞子衡给大家分享的是**i.MXRT1060上LCD横向渐变色显示出亮点问题的分析解决经验**。   接上篇[《一个关于LCD屏显示出异常亮点的故事(上)》](https://www.cnblogs.com/henjay724/p/12602979.html)咱们继续聊,上一篇发出之后,大家在我的微信公号文章下面留言很热烈,大部分朋友都把怀疑点放在了HyperRAM时序配置上,觉得很大概率是HyperRAM的数据访问出了问题导致了LCD显示异常,这个怀疑是非常合情合理的,那么从高效定位问题的角度,我们接下来应该怎么做? ### 一、问题分析   让我们回到上一篇的最后,痞子衡列出了所有可能出问题的地方,我们现在需要将这些疑点逐一排除: > 1. 客户LCD显示测试代码逻辑是否有问题? > 2. 客户LCD屏与i.MXRT1060连接(线序)是否有问题? > 3. 客户LCD屏的ST7701S驱动移植(从STM32到i.MXRT1060)是否有问题? > 4. 客户选用的HyperRAM本身质量是否有问题? > 5. i.MXRT1060配置的客户HyperRAM时序参数是否有问题? > 6. i.MXRT1060的LCD显示模块eLCDIF驱动是否有问题? > 7. i.MXRT1060系统的总线处理(如Cache、总线竞争)是否有问题?   这些怀疑点总结下来就是两类,一类是硬件问题(如2、4),另一类是软件问题(如1、3、5、6、7)。痞子衡觉得应该从软件疑点先下手。因为从现象上看,硬件上基本没啥大问题,LCD是能够按代码设计那样去显示的,而且硬件问题检查起来(可能涉及改板子或者焊接,万一整坏了板子...)不如验证软件问题来得快,等软件疑点初步排除了,再找硬件问题也不迟。   确定了从软件疑点下手,那么从哪一个开始呢?当然是大家都认为最可疑的点 - HyperRAM时序配置问题这点先入手,不过直接去检查HyperRAM时序配置较为繁琐,我们有更好的选择,uint32_t s_frameBuffer\[480\]\[480\]总大小为900KB,这小于i.MXRT1060内部RAM总空间(1MB),所以我们完全可以将这个frameBuffer链接到内部RAM里来规避HyperRAM时序配置问题(疑点5)以及系统总线处理问题(疑点7),另外我们还可以直接用J-Link修改内部RAM里的frameBuffer数据来规避客户测试代码逻辑问题(疑点1)。为了方便地生成frameBuffer数据,我们还需要写个简单的Python脚本,那么我们先尝试用这一套方法在LCD上显示一个真实风景照吧。 > Note: 这套验证方法的最大好处是高效且省时,不需要在App代码工程里改frameBuffer相关代码以及一次次地重新编译下载。 ### 二、开始测试 #### 2.1 将frameBuffer链接到内部RAM里 ##### 2.1.1 重配FlexRAM   首先是需要在App工程的startup_MIMXRT1062.s文件里修改Reset_Handler代码,增加FlexRAM重配代码,因为默认RAM配置是128KB ITCM, 128KB DTCM, 768KB OCRAM,我们要将其调整为1MB OCRAM。 ```C __iomux_gpr16_adr EQU 0x400AC040 __iomux_gpr17_adr EQU 0x400AC044 __flexram_bank_cfg EQU 0x55555555 ;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;;; ;; ;; Default interrupt handlers. ;; THUMB PUBWEAK Reset_Handler SECTION .text:CODE:REORDER:NOROOT(2) Reset_Handler CPSID I ; Mask interrupts ;新增代码(开始) LDR R0,=__iomux_gpr17_adr MOV32 R1,__flexram_bank_cfg STR R1,[R0] LDR R0,=__iomux_gpr16_adr LDR R1,[R0] ORR R1,R1,#4 STR R1,[R0] ;新增代码(结束) LDR R0, =0xE000ED08 LDR R1, =__vector_table ; ... ``` ##### 2.1.2 调整MPU设置   然后我们要在App工程的board.c文件里修改BOARD_ConfigMPU()函数,增加如下代码,确保全部1MB OCRAM地址空间(0x20200000开始)都是non-cacheable属性。 ```C /* Region 6 setting: Memory with Normal type, not shareable, non-cacheable */ MPU->RBAR = ARM_MPU_RBAR(6, 0x20200000U); MPU->RASR = ARM_MPU_RASR(0, ARM_MPU_AP_FULL, 1, 0, 0, 0, 0, ARM_MPU_REGION_SIZE_1MB); ``` ##### 2.1.3 修改链接文件   最后我们要在App工程的main函数源文件里将s_frameBuffer放在一个自定义的.frameBuffer段里,以便在App链接文件里将其放到OCRAM地址空间里(0x20200000 - 0x202FFFFF)。   main函数源文件中的修改: ```C __no_init uint32_t s_frameBuffer[APP_IMG_HEIGHT][APP_IMG_WIDTH] @ ".frameBuffer"; ```   App工程链接文件中的修改: ```text define symbol m_data2_start = 0x20200000; define symbol m_data2_end = 0x202FFFFF; define region DATA2_region = mem:[from m_data2_start to m_data2_end]; place in DATA2_region { section .frameBuffer }; ``` #### 2.2 编写Python脚本生成frameBuffer数据 ##### 2.2.1 风景图片数据   我们可以从网上找一张.jpg格式图片,将其尺寸裁剪到480x480,然后借助Pillow里的Image库将其转成XRGB8888格式的binary文件,对应Python脚本(脚本名为convert_jpeg_to_xrgb8888.py)用法和源代码如下: ```Python import sys, os import argparse from PIL import Image class ConvertJpegToXrgb8888(object): def __init__(self): pass def _read_options(self): parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter) parser.add_argument("-o", "--output", required=True, metavar="PATH", type=argparse.FileType('wb'), help="Specify the output file.") parser.add_argument("input", help="JPEG Image file."), return parser.parse_args() def run(self): args = self._read_options() imgObj = Image.open(args.input) pixelBuf = imgObj.getdata() for i in range(len(pixelBuf)): for j in range(len(pixelBuf[i])): args.output.write(chr(pixelBuf[i][len(pixelBuf[i]) - j - 1])) args.output.write(chr(0)) args.output.close() if __name__ == "__main__": exit(ConvertJpegToXrgb8888().run()) ``` ##### 2.2.2 RGB测试数据   此外我们还需要一个脚本,能够很容易地修改生成指定的RGB测试数据,用于定位亮点问题,对应Python脚本(脚本名为generate_xrgb8888.py)用法和源代码如下: ```Python import sys, os import argparse class GenerateXrgb8888(object): def __init__(self): pass def _read_options(self): parser = argparse.ArgumentParser(formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter) parser.add_argument("-o", "--output", required=True, metavar="PATH", type=argparse.FileType('wb'), help="Specify the output file.") return parser.parse_args() def _make_xrgb8888(self, r, g, b): return chr(b) + chr(g) + chr(r) + chr(0) def run(self): args = self._read_options() for i in range(160): for j in range(480): args.output.write(self._make_xrgb8888(j%256, 0, 0)) for i in range(160): for j in range(480): args.output.write(self._make_xrgb8888(0, j%256, 0)) for i in range(160): for j in range(480): args.output.write(self._make_xrgb8888(0, 0, j%256)) args.output.close() if __name__ == "__main__": exit(GenerateXrgb8888().run()) ``` #### 2.3 使用J-Link将frameBuffer数据更新进OCRAM ##### 2.3.1 显示风景图片   我们从网上随便找一张风景图片scenery.jpg,使用convert_jpeg_to_xrgb8888.py脚本将其转换为scenery.bin,然后将J-Link仿真器挂上芯片,成功连接之后,使用loadbin scenery.bin 0x20200000命令将图片数据下载进内部RAM。   这时候你可以看到LCD的显示变成了图片: ##### 2.3.2 显示RGB测试数据   从上一节测试的真实图片显示效果上看,似乎看不出明显的亮点问题,这说明亮点在特定RGB数据内容显示的时候才会显现出来,那么我们现在的任务就是要找到这个显现条件,这时候需要修改generate_xrgb8888.py脚本来反复做实验。   所以痞子衡就不断地修改脚本、生成数据、下载数据,功夫不负有心人,痞子衡找到了亮点复现规律。 ### 三、原因分析   痞子衡发现的亮点规律是当横向某两个连续渐变像素点RGB任一分量出现多bit由1向0跳变时(比如前一个像素点B分量是8'b01111111,后一个像素点B分量是8'b10000000),则后一个像素点必是亮点,这个亮点像素点最终显示的B分量极可能变成了8'b11111111。   所以分析下来应该是DCLK信号的极性设置在屏的驱动IC和i.MXRT1060的eLCDIF模块里不匹配,RGB数据线采样时机错了,导致实际显示的RGB数据发生了错误。   在SDK的elcdif_rgb example里关于eLCDIF模块信号输出的极性设置如下,这里需要注意的是kELCDIF_DriveDataOnRisingClkEdge是置1(即上沿数据输出,下沿数据保持的意思)。 ```C #define APP_POL_FLAGS (kELCDIF_DataEnableActiveHigh | kELCDIF_VsyncActiveLow | kELCDIF_HsyncActiveLow | kELCDIF_DriveDataOnRisingClkEdge) ```   这是i.MXRT1060 eLCDIF极性配置相关:   这是OTA5180A芯片的默认极性配置时序图:   SDK里的极性设置与i.MXRT1060-EVK标配的LCD屏(RK043FN02H-CT)里的驱动芯片OTA5180A默认配置是相吻合的。   我们现在再来看看SDK里的极性设置与客户LCD屏的驱动芯片ST7701S的极性配置是否匹配,客户设置了ST7701S的IM[3:0]状态为4'b1010,即RGB模式输出,且PCLK是下沿数据输入,上沿数据保持(Latch),因此跟SDK里的极性设置是反相的。   所以最终的解决方法就是要么将ST7701S的IM[3:0]状态设为4'b0010,要么在App代码里将APP_POL_FLAGS定义改用kELCDIF_DriveDataOnFallingClkEdge。 ### 欢迎订阅 文章会同时发布到我的 [博客园主页](https://www.cnblogs.com/henjay724/)、[CSDN主页](https://blog.csdn.net/Henjay724)、[微信公众号](http://weixin.sogou.com/weixin?type=1&query=痞子衡嵌入式) 平台上。 微信搜索"__痞子衡嵌入式__"或者扫描下面二维码,就可以在手机上第一时间看了哦。 ![](http://henjay724.com/image/github/pzhMcu_qrcode_258x258.jpg)

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