[학위논문]백라이트 유닛용 도광판의 휘도와 균일도 성능 향상을 위한 광학 패턴 최적화 Design Optimization for Optical Pattern of Light Guide Panel in LCD Back Light Unit to improve Illuminance and Uniformity원문보기
백라이트유닛(Back LightUnit, BLU)은 액정표시장치(Liquid Crystal Display, LCD)의 핵심 구성 부품으로 발광다이오드(Light Emitting Diode, LED)로부터 나오는 빛을 LCD 전체로 분산시키는 역할을 한다. BLU는 광원의 역할을 하는 LED, LED의 점광원을 내부의 기하 패턴을 이용하여 의도한 방향으로의 면광원으로 바꾸어주는 도광판, 빛이 도광판의 하측 방향으로 유출되는 것을 막는 반사시트, 빛의 확산과 집광을 유도하는 확산시트와 프리즘시트 등으로 이루어지며 이 중 도광판의 설계는 BLU의 설계 목표인 휘도와 균일도 성능을 향상시키는 데 지대한 영향을 미친다.
여기서 도광판의 구조는 광원의 빛이 도광판으로 입사되는 입광부와 입사된 빛을 LCD로 반사시키는 패턴부로 나눌 수 있는데, 입광부는 광원에서 나오는 빛들의 손실이 최소화되도록 설계되어야 한다. 패턴부는 도광판 내에서 ...
백라이트유닛(Back LightUnit, BLU)은 액정표시장치(Liquid Crystal Display, LCD)의 핵심 구성 부품으로 발광다이오드(Light Emitting Diode, LED)로부터 나오는 빛을 LCD 전체로 분산시키는 역할을 한다. BLU는 광원의 역할을 하는 LED, LED의 점광원을 내부의 기하 패턴을 이용하여 의도한 방향으로의 면광원으로 바꾸어주는 도광판, 빛이 도광판의 하측 방향으로 유출되는 것을 막는 반사시트, 빛의 확산과 집광을 유도하는 확산시트와 프리즘시트 등으로 이루어지며 이 중 도광판의 설계는 BLU의 설계 목표인 휘도와 균일도 성능을 향상시키는 데 지대한 영향을 미친다.
여기서 도광판의 구조는 광원의 빛이 도광판으로 입사되는 입광부와 입사된 빛을 LCD로 반사시키는 패턴부로 나눌 수 있는데, 입광부는 광원에서 나오는 빛들의 손실이 최소화되도록 설계되어야 한다. 패턴부는 도광판 내에서 전반사 되는 빛들을 도광판의 상면으로 출사시키는 기능을 하게 되는 데 패턴의 형태와 배열에 따라 휘도와 균일도의 성능이 달라지므로 최적 패턴의 형상과 배열을 결정하는 것이 매우 중요하다.
이러한 도광판의 설계는 지금까지 주로 경험에 의존한 방식으로 진행되어 왔으며, 다양한 크기와 구조를 갖는 모바일용 LCD 제품의 특성상, 경험에 의존한 설계는 한계를 지니고 있을 수 밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 BLU에 사용되는 도광판에 대한 설계 자동화 환경을 구축하여 설계 요구조건의 변화에 신속하게 대처할 수 있도록 하였고, 해석적 설계기법을 도입하여 종래의 경험 기반 설계 환경을 개선하고자 한다.
입광부는 형태를 삼각형상인 세레이션(Serration)의 높이, 넓이, 피치를 설계변수로 선정하였다. 입광부의 설계를 위해 3개의 설계변수에 대한 실험계획법을 수행하였으며, 이를 통해 교호작용을 고려한 설계를 수행하였다.
패턴부는 영역을 픽셀로 분할하고 픽셀 내에서 생성된 패턴이 차지하는 면적과 픽셀의 전체 면적의 비를 픽셀의 밀도로 정의하여, 이를 설계변수로 설정하고 휘도와 균일도에 대한 설계 요구조건 들을 목적함수와 제한조건으로 설정한 후 최적화 기법을 이용하여 설계를 수행하였다.
본 연구에서는 광선추적법을 이용하여 시스템의 광학적 특징을 해석하는 상용 광학 해석 프로그램인 Speos(2007 version)를 사용하였는데, 광선추적을 위한 몬테카를로방법(Monte-Carlo method)에 의해 난수적 방법으로 광선을 생성하기 때문에 해석 결과 값에 노이즈가 존재하는 특징이 있다. 따라서 설계점에서 민감도를 이용하여 해를 찾아가는 국부 최적화 알고리즘을 이용할 경우 최적의 해를 찾지 못할 수 있으므로, 자체 설정된 신뢰영역(Trust Region)내에서 반응표면모델(Response Surface Model)을 생성하는 근사 최적화를 반복 수행하는 순차적 근사 최적화기법을 적용하여 노이즈 문제를 효율적으로 해결하고자 하였다.
도광판의 설계 수행 결과, 실험계획법을 통하여 입광부의 세레이션의 형상은 높이, 넓이, 피치를 각각 0.075 mm, 0.15 mm, 0.30 mm로 결정할 수 있었으며, 최적화 기법을 통하여 설계 요구조건을 만족하는 패턴의 배열을 찾을 수 있었다. 설계 수행 결과는 초기 설계 값 대비하여, 휘도 성능이 2241 lx에서 2299 lx로, 균일도 성능이 38 %에서 82 %로 향상되었다.
본 논문에서 해석과 설계의 자동화 및 최적화를 구현하기 위해 사용한 툴들은 해석기 Speos와, PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴의 일종인, P.I.A.n.O(Process Integration and Automation and Optimization)의 점진적이차반응표면방법(Progressive Quadratic Response Surface Method, PQRSM) 모듈을 사용하여 최적설계를 수행하였다.
백라이트유닛(Back Light Unit, BLU)은 액정표시장치(Liquid Crystal Display, LCD)의 핵심 구성 부품으로 발광다이오드(Light Emitting Diode, LED)로부터 나오는 빛을 LCD 전체로 분산시키는 역할을 한다. BLU는 광원의 역할을 하는 LED, LED의 점광원을 내부의 기하 패턴을 이용하여 의도한 방향으로의 면광원으로 바꾸어주는 도광판, 빛이 도광판의 하측 방향으로 유출되는 것을 막는 반사시트, 빛의 확산과 집광을 유도하는 확산시트와 프리즘시트 등으로 이루어지며 이 중 도광판의 설계는 BLU의 설계 목표인 휘도와 균일도 성능을 향상시키는 데 지대한 영향을 미친다.
여기서 도광판의 구조는 광원의 빛이 도광판으로 입사되는 입광부와 입사된 빛을 LCD로 반사시키는 패턴부로 나눌 수 있는데, 입광부는 광원에서 나오는 빛들의 손실이 최소화되도록 설계되어야 한다. 패턴부는 도광판 내에서 전반사 되는 빛들을 도광판의 상면으로 출사시키는 기능을 하게 되는 데 패턴의 형태와 배열에 따라 휘도와 균일도의 성능이 달라지므로 최적 패턴의 형상과 배열을 결정하는 것이 매우 중요하다.
이러한 도광판의 설계는 지금까지 주로 경험에 의존한 방식으로 진행되어 왔으며, 다양한 크기와 구조를 갖는 모바일용 LCD 제품의 특성상, 경험에 의존한 설계는 한계를 지니고 있을 수 밖에 없다. 따라서 본 연구에서는 BLU에 사용되는 도광판에 대한 설계 자동화 환경을 구축하여 설계 요구조건의 변화에 신속하게 대처할 수 있도록 하였고, 해석적 설계기법을 도입하여 종래의 경험 기반 설계 환경을 개선하고자 한다.
입광부는 형태를 삼각형상인 세레이션(Serration)의 높이, 넓이, 피치를 설계변수로 선정하였다. 입광부의 설계를 위해 3개의 설계변수에 대한 실험계획법을 수행하였으며, 이를 통해 교호작용을 고려한 설계를 수행하였다.
패턴부는 영역을 픽셀로 분할하고 픽셀 내에서 생성된 패턴이 차지하는 면적과 픽셀의 전체 면적의 비를 픽셀의 밀도로 정의하여, 이를 설계변수로 설정하고 휘도와 균일도에 대한 설계 요구조건 들을 목적함수와 제한조건으로 설정한 후 최적화 기법을 이용하여 설계를 수행하였다.
본 연구에서는 광선추적법을 이용하여 시스템의 광학적 특징을 해석하는 상용 광학 해석 프로그램인 Speos(2007 version)를 사용하였는데, 광선추적을 위한 몬테카를로방법(Monte-Carlo method)에 의해 난수적 방법으로 광선을 생성하기 때문에 해석 결과 값에 노이즈가 존재하는 특징이 있다. 따라서 설계점에서 민감도를 이용하여 해를 찾아가는 국부 최적화 알고리즘을 이용할 경우 최적의 해를 찾지 못할 수 있으므로, 자체 설정된 신뢰영역(Trust Region)내에서 반응표면모델(Response Surface Model)을 생성하는 근사 최적화를 반복 수행하는 순차적 근사 최적화기법을 적용하여 노이즈 문제를 효율적으로 해결하고자 하였다.
도광판의 설계 수행 결과, 실험계획법을 통하여 입광부의 세레이션의 형상은 높이, 넓이, 피치를 각각 0.075 mm, 0.15 mm, 0.30 mm로 결정할 수 있었으며, 최적화 기법을 통하여 설계 요구조건을 만족하는 패턴의 배열을 찾을 수 있었다. 설계 수행 결과는 초기 설계 값 대비하여, 휘도 성능이 2241 lx에서 2299 lx로, 균일도 성능이 38 %에서 82 %로 향상되었다.
본 논문에서 해석과 설계의 자동화 및 최적화를 구현하기 위해 사용한 툴들은 해석기 Speos와, PIDO(Process Integration and Design Optimization) 툴의 일종인, P.I.A.n.O(Process Integration and Automation and Optimization)의 점진적이차반응표면방법(Progressive Quadratic Response Surface Method, PQRSM) 모듈을 사용하여 최적설계를 수행하였다.
LGP(Light Guide Panel) of the BLU(Back Light Unit) playing important role in LCD(Liquid Crystal Display) can be divided into two parts, in-coupling part receiving light emitted from LED(Light Emitting Diode) and out. coupling part with optical patterns to control the direction of light received from...
LGP(Light Guide Panel) of the BLU(Back Light Unit) playing important role in LCD(Liquid Crystal Display) can be divided into two parts, in-coupling part receiving light emitted from LED(Light Emitting Diode) and out. coupling part with optical patterns to control the direction of light received from in-coupling part. Optical patterns of out-coupling part change the direction of internally reflected light inside LGP. Design of the optical patterns of out-coupling part is one of the most important design variables to improve the illuminance and the uniformity of quality of BLU.
Design of optical patterns depends mainly on the experience of engineers without standardized design rule in industry. Recently, trend of the mobile industry, that is, more frequent design modification, more various design concepts and the shorter development period, requires the more organized and systemic design method to survive in optical manufacturing industry. This study presents one of the most strong and robust design methodologies of LGP design using coupled analysis of CAE (Computer Aided Engineering) and PIDO (Process Integration and Design Optimization). This sequentially automated approach will make it easier for engineers to modify the pattern design than empirical design environment, in that the method promptly provides the optimal expectation of product performance before manufacturing.
The illuminance and the uniformity of BLU were posed as the Objective function of the system. The system was decomposed into two subsystems, namely in-coupling system with serration (prism shape) and out-coupling system with patterns. In-coupling part of the LGP has the shape of serration with 3 parameters (height, width and pitch). In order to optimize the in-coupling part, DOE (Design of Experiment) was performed to investigate the main effects and the interactions among parameters. Patterns of out-coupling part were defined with pixel density which is the fraction of projected area of dot shaped pattern to pixel area. The pixel densities over the lighting area of the LGP were chosen as design variables, and design requests from industry were used as the design constraints.
In this study, ray tracing simulation was performed by using SPEOS (2007, Optics, France) based on the Monte Carlo Algorithm. This random light-ray generation causes the numerical noise and does not give the information of the design sensitivities. Therefore, PQRSM(Progressive Quadratic Response Surface Method), which is one of the sequential approximate optimization methods, the approximate optimization in the self setting trust region may be operated to eliminate the noise effect.
As results of LGP serration design of in-coupling part by DOE, serration height, area and pitch was determined 0.075mm, 0.15mm and 0.30mm respectively. The pattern optimization process of out-coupling part was performed by P.I.A.n.O (Process Integration and Automation and Optimization, 2007, FRAMAX, Korea) , one of PIDO using PQRSM. Comparing with initial value, it was improved from 2241 lux to 2999 lux in illuminance and from 28% to 82% in uniformity.
LGP(Light Guide Panel) of the BLU(Back Light Unit) playing important role in LCD(Liquid Crystal Display) can be divided into two parts, in-coupling part receiving light emitted from LED(Light Emitting Diode) and out. coupling part with optical patterns to control the direction of light received from in-coupling part. Optical patterns of out-coupling part change the direction of internally reflected light inside LGP. Design of the optical patterns of out-coupling part is one of the most important design variables to improve the illuminance and the uniformity of quality of BLU.
Design of optical patterns depends mainly on the experience of engineers without standardized design rule in industry. Recently, trend of the mobile industry, that is, more frequent design modification, more various design concepts and the shorter development period, requires the more organized and systemic design method to survive in optical manufacturing industry. This study presents one of the most strong and robust design methodologies of LGP design using coupled analysis of CAE (Computer Aided Engineering) and PIDO (Process Integration and Design Optimization). This sequentially automated approach will make it easier for engineers to modify the pattern design than empirical design environment, in that the method promptly provides the optimal expectation of product performance before manufacturing.
The illuminance and the uniformity of BLU were posed as the Objective function of the system. The system was decomposed into two subsystems, namely in-coupling system with serration (prism shape) and out-coupling system with patterns. In-coupling part of the LGP has the shape of serration with 3 parameters (height, width and pitch). In order to optimize the in-coupling part, DOE (Design of Experiment) was performed to investigate the main effects and the interactions among parameters. Patterns of out-coupling part were defined with pixel density which is the fraction of projected area of dot shaped pattern to pixel area. The pixel densities over the lighting area of the LGP were chosen as design variables, and design requests from industry were used as the design constraints.
In this study, ray tracing simulation was performed by using SPEOS (2007, Optics, France) based on the Monte Carlo Algorithm. This random light-ray generation causes the numerical noise and does not give the information of the design sensitivities. Therefore, PQRSM(Progressive Quadratic Response Surface Method), which is one of the sequential approximate optimization methods, the approximate optimization in the self setting trust region may be operated to eliminate the noise effect.
As results of LGP serration design of in-coupling part by DOE, serration height, area and pitch was determined 0.075mm, 0.15mm and 0.30mm respectively. The pattern optimization process of out-coupling part was performed by P.I.A.n.O (Process Integration and Automation and Optimization, 2007, FRAMAX, Korea) , one of PIDO using PQRSM. Comparing with initial value, it was improved from 2241 lux to 2999 lux in illuminance and from 28% to 82% in uniformity.
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