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)》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:
客户 LCD 显示测试代码逻辑是否有问题?
客户 LCD 屏与 i.MXRT1060 连接(线序)是否有问题?
客户 LCD 屏的 ST7701S 驱动移植(从 STM32 到 i.MXRT1060)是否有问题?
客户选用的 HyperRAM 本身质量是否有问题?
i.MXRT1060 配置的客户 HyperRAM 时序参数是否有问题?
i.MXRT1060 的 LCD 显示模块 eLCDIF 驱动是否有问题?
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。
__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。
/* 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:
__no_init uint32_t s_frameBuffer[APP_IMG_HEIGHT][APP_IMG_WIDTH] @ ".frameBuffer";
App 工程链接文件中的修改:
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:
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:
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)。
#define APP_POL_FLAGS (kELCDIF_DataEnableActiveHigh | kELCDIF_VsyncActiveLow | kELCDIF_HsyncActiveLow | kELCDIF_DriveDataOnRisingClkEdge)
这是 i.MXRT1060 eLCDIF 极性配置相关:
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。