mura问题这样破！一文看透破解方法中的OLED Demura

最新推荐文章于 2024-06-15 22:38:44 发布
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分类专栏： 光学 AOI
博客聚焦于Mura问题，介绍了通过OLED Demura来破解该问题，但因内容缺失暂无法提供更多关键信息。Mura问题在显示领域较为关键，OLED Demura是解决此问题的重要手段。

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显示杂谈(6)-万能的demura?
qq_39361190的博客
04-10 2437
今天我就给大家讲一讲demura。 屏体厂商工厂中，不懂后段同事们，总是弥漫着一个答案，有不良，交给demura，因此，demura成了万能的，那它到底是不是万能的呢？ 我们都知道，在屏体生产出来之后肯定会有各种各样的不良，就算是很成熟的工艺，也会有不良。所以，不良总是在屏体生产中时不时的出现，一些偶尔出现一个两个的，我们也不追究，因为它不良率太低了，没人去关注它。但是有些不良，就不能不关注了。 那我们的demura能够干掉什么样的不良呢？我们先说一下它的原理。 说原理之前，还得了解一个问题，那就是demu
color demura原理_AMOLED中的补偿技术之外部光学补偿(Demura)
weixin_36073392的博客
12-31 9004
DAS BG CTO知识管理科 出品第696篇推文AMOLED显示屏生产过程中由于材料、工艺等原因，会有部分产品出现画面显示亮度不均的现象，也就是Mura，这种亮度不均的斑点痕迹会给视觉上带来不舒适感，留有这种痕迹的产品无法达到终端客户的规格要求，一般只能报废或降级处理。针对AMOLED生产工艺的外部补偿系统是将存在Mura不良的显示屏通过先进的子像素级光学成像技术和软件算法消除Mura纹 (即D...
OLED demura技术学习part2
longmal的专栏
01-06 2804
继续接上一篇demura技术学习。
AMOLED Demura技术分享
thisiszdy的博客
09-30 4393
概念说明 1、demura补偿:对于面板机构/制程等原因所发生的亮度偏差（mura）进行补偿，使画面变得更加均匀的方法，获取面板的各个pixel亮度信息来计算补偿值，将此值加到原始影像中（或是乘法）来去除亮度偏差。 2、demura技术概要:（1）camera拍摄，（2）图像处理，（3）生成补偿数据，（4）downloading及驱动 ...
matlab仿真OLED出现的摩尔纹,OLED显示器自动化视觉检测及缺陷校正(Demura)
weixin_34981697的博客
03-27 1920
Radiant Vision Systems 的OLED缺陷检测及校正解决方案可帮助OLED设备制造商提高产品质量和良率。其 中，ProMetric ?高分辨率成像色度计或亮度计可对OLED显示器像素的亮度和色度进行高精度测量，结合TrueTest TM 分析软件，实现对每一个显示像素亮度或色度的校正。这个过程称为“Demura”，从而确保显示器拥有完美的画面。AOI自动化视觉检测Radiant ...
OLED demura技术学习part1
热门推荐
longmal的专栏
01-06 1万+
概念说明 1、demura补偿:对于面板机构/制程等原因所发生的亮度偏差（mura）进行补偿，使画面变得更加均匀的方法，获取面板的各个pixel亮度信息来计算补偿值，将此值加到原始影像中（或是乘法）来去除亮度偏差。 2、demura技术概要:（1）camera拍摄，（2）图像处理，（3）生成补偿数据，（4）downloading及驱动 ...
如何解决半导体制造中显影造成的Mura
weixin_42596214的博客
01-07 625
在半导体制造过程中，Mura 是由于光刻机的不均匀性造成的图像失真。解决 Mura 的方法包括： 使用更高质量的光刻机，以确保更均匀的光输出。 定期校准光刻机，以确保它始终保持在最佳工作状态。 使用更高质量的光刻胶，以减少光刻过程中的失真。 在光刻之前进行光学校正，以确保光在曝光过程中的分布是均匀的。 使用多种曝光方法，如极化曝光或多次曝光，以进一步减少 Mura。 通过采取这些措施，可以大大...
color demura原理_一种针对OLED屏的DeMURA调整算法的制作方法
weixin_34929181的博客
12-31 3495
本发明涉及相机或手机屏幕显示图像处理技术领域，尤其涉及一种针对OLED屏的图像处理技术。背景技术：屏幕由于每个发光单元的亮度与输入灰度是非线性的，而造成了在显示上的非均匀性，这是一种显示缺陷，其主要表现为缺陷区域和周围背景的对比度低，边缘模糊，形状各异，称为MURA。MURA在日语里的意思是粗糙的，不光滑的，英文为unevenness。不论是LCD或者OLED的显示屏，都会存在着一定程度的不均匀现...
OLED中的Demura
weixin_30788731的博客
10-11 3132
OLED作为一种电流型发光器件已越来越多地被应用于高性能显示中。由于它自发光的特性，与LCD相比，AMOLED具有高对比度、超轻薄、可弯曲等诸多优点。但是，亮度均匀性和残像仍然是它目前面临的两个主要难题，要解决这两个问题，除了工艺的改善，就不得不提到补偿技术。 补偿方法可以分为内部补偿和外部补偿两大类。内部补偿是指在像素内部利用TFT构建的子电路进行补偿的方法。外部补偿是指通过外部的驱...
matlab仿真OLED出现的摩尔纹,一种针对OLED屏的高鲁棒性DeMURA方法与流程
weixin_31697021的博客
03-27 1793
本发明涉及图像处理技术领域。背景技术：OLED屏每个发光单元与输入灰度呈现出的关系模型造成局部不均匀性，这种不均匀性又叫MURA，来自于日语音译，代表粗糙的、不光滑的意思。为了消除MURA，本领域现阶段采用的DeMURA方法包括以下几个步骤：1)利用高分辨率相机采集不同灰阶下OLED屏的亮度(专利申请号201810608731.2)，并去除摩尔纹；2)利用灰阶与实际灰度之间的关系构建DeMURA表...
AMOLED显示屏驱动芯片中Demura数据的烧录与读取.pdf
07-26
AMOLED显示屏驱动芯片中Demura数据的烧录与读取.pdf
MURA (musculoskeletal radiographs) 肌肉骨骼医学影像数据集MURA-数据集
03-04
MURA is provided by Standford ML Group.本数据集由斯坦福机器学习工作组出品。 Dataset Research Use Agreement .pdf
Mura 检测.rar_MURA缺陷_Mura 检测_Mura检测_matlab检测mura_方法总结
07-15
Mura检测算法经典文章，包含一个word文档说明了主要步骤、检测方法、：本身Mura检测是由三个基本的图像处理算法构成的，滤波、分割、量化；Mura检测的难点与重点就是如何提取缺陷，也就是采用何种分割算法
LKNet--用于OLED显示屏Mura缺陷检测的神经网络
m0_59092412的博客
06-15 1304
本专利设计了一种基于DenseNet和Xception神经网络模型称为LKNet，用于构建OLED面板良品检测卷积神经网络的主干部分，并加入特征金字塔结构用于多尺寸检测，使用空间金字塔池化适配不同尺寸大小的图片，增加通道混洗，用于特征通道间的特征流通，增加了L2正则化和Drop技术用于防止神经网络过拟合，设计了一种用于降维的空间通道金字塔池化(SCPP)模块，用于代替1*1卷积，加入数据并行(DP)模式用于减少显存消耗和提升训练速度；SCPP将特征图通道进行不同数量的分组，比如1份，每份为所有通道；
ASUS VivoBook S15 更换液晶屏
谢绝(无视)留言与私信
12-26 2661
前言 17年8月买的ASUS VivoBook S15 用了一段时间，发现笔记本由于键盘脏，未及时清理，按键的印记扣到液晶屏上了，屏幕上都是按键的印子。 用镜头纸擦拭液晶屏，有些印记已经留在液晶屏上，擦不掉了（硬擦伤）。好心疼，又长经验了。 买了"绿巨能电脑防蓝光膜", 挂到液晶屏上，隔开了键盘和液晶屏，后来有印记时，都在保护膜上。保护膜上的印记一般能用镜头纸擦掉。如果印记严重，就换保护膜。 但是发现，保护膜和液晶屏之间，因为有缝隙，进了灰，屏幕也看不清了。 必须将保护膜拆下来擦拭。 前2周，将保护膜拆下来
Mura、纱窗效应和混叠各指的什么
星辰大海
04-07 2739
一 .Mura   由于各种原因，即使计算机输出到显示器是由单一颜色值组成的一帧，led的亮度（或色彩、亮度）不同。令每个像素显示完全相同的颜色也十分具有挑战性。 Mura是像素之间颜色和亮度不均匀的结果。 1.由于阵列的颜色亮度不均匀，产生的图像区域不均匀。 2.还有说是由于视觉上对于感受到的光源有不同的频率响应而感受到颜色的差异.              在上图，显示器的所有像素在技术上都设置为一个颜色值，但设计和制造中的不完善意味着实际颜色输出可能不一致。   当涉及像素之间的颜色一致性时，某些显示
color demura原理_demura
weixin_42143806的博客
01-16 2189
事务所 代理人 林才桂 (51)Int.CI 权利要求说明书 说明书 幅图 (54)发明名称 显示面板 Mura 区域侦测方法 (57)摘要 本发明提供一种显示面板 Mura 区域侦测 ......本发明的有益效果是:本发 明能够应用于 AMOLED 曲面屏 Demura 工艺所需子 像素级光学亮度数据,适用性强,可用于离线及 在线 Demura 设备上,可进行多种 AMOLED......[00...
滴普技术荟：基于深度学习的云边一体化OLED屏缺陷自动光学检测技术
Deepexi_Date的博客
12-28 1563
作者：阎胜利 中科院博士 助理研究员，从事光电成像系统总体及算法研究，现为滴普科技 2048事业部 技术品牌专家 一、要解决的主要问题 OLED (Organic Light-Emitting Diode)又称为有机电激光显示、有机发光半导体， OLED屏很薄很轻。OLED显示技术具有自发光、广视角、几乎无穷高的对比度、较低耗电、极高反应速度等优点。OLED不需背光源、对比度高、厚度薄、视角广、反应速度快、可用于挠曲性面板、使用温度范围广、构造及制程较简单等优异之特性，被认为是下一代的平面显示器新兴应用.
mura与demura什么意思
最新发布
03-25
<think>好的，用户现在问的是“mura与demura什么意思”。首先，我需要回想之前的对话历史。用户之前询问过屏幕显示测试的数据分析，我提供了详细的指南，包括数据采集、分析流程、故障诊断等。现在用户的问题转向了两个专业术语：mura和demura，这可能与屏幕缺陷和校正有关。 首先，我需要明确这两个术语的定义。Mura在日语中是“斑”或“不均匀”的意思，在显示技术中指的是屏幕亮度和色彩的不均匀现象。而Demura则是De-Mura的缩写，即消除这种不均匀的校正技术。用户可能是在进行屏幕质量测试时遇到了相关问题，需要理解这两个概念以进行问题诊断或改进生产工艺。 接下来，我需要考虑用户的身份和使用场景。用户之前的工作涉及屏幕显示测试的数据分析，可能是质量检测工程师或相关技术人员。他们需要了解这些术语的具体含义、产生原因以及解决方法，以便在实际工作中识别和解决屏幕缺陷问题。 用户可能没有明确表达的深层需求是，除了了解定义，他们可能还想知道如何检测Mura，以及Demura的具体实施方法，比如使用哪些设备或算法。此外，用户可能关心如何在实际生产中应用这些技术来提高产品良率。 在回答时，我需要确保内容准确且易于理解。首先解释Mura的定义、常见类型和检测方法，然后介绍Demura的技术原理和实现步骤。结合示例数据或实际应用场景，帮助用户更好地理解。同时，保持结构清晰，分点说明，便于用户后续参考。 需要注意的是，避免使用过于专业的术语，或者在必要时进行解释。例如，提到光学补偿算法时，可以简要说明其作用。此外，可能需要补充一些实际案例，比如不同Mura类型的具体表现，或者Demura校正前后的对比效果，以增强实用性。 最后，确保回答符合之前设定的格式要求，使用中文，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，并检查LaTeX语法是否正确。同时，保持回答结构清晰，分步骤说明，帮助用户逐步理解这两个概念及其在屏幕测试中的应用。</think>以下是关于Mura与Demura的详细技术解析： --- ### **Mura（显示不均匀缺陷）** #### **定义** - **日语原意**：指物体表面"斑驳"或"不均匀" - **显示技术定义**：屏幕在显示均匀画面时，肉眼可见的亮度或色度分布异常 - **核心特征**：与坏点不同，Mura是**区域性渐变缺陷**，无法用简单二进制判断 #### **常见类型**（按形态分类） | 类型 | 物理成因 | 视觉表现示例 | |--------------|----------------------------|------------------------| | **云纹型** | 背光模组压力不均 | 类似水渍的扩散状斑块 | | **线状型** | 驱动电路耦合干扰 | 纵向/横向的细条纹 | | **边缘暗影** | 导光板与面板间隙异常 | 屏幕四周亮度衰减 | | **黄斑型** | 偏光片受热老化 | 局部区域偏黄色调 | #### **量化检测方法** 1. **标准测试画面**： - 全白场（检测亮度不均） - 全黑场（检测漏光） - 50%灰阶（最敏感区间） 2. **算法检测原理**： $$ \text{Mura指数} = \frac{\max(L_{local}) - \min(L_{local})}{\text{平均亮度}} \times 100\% $$ - **判定阈值**：一般要求<5%（消费级屏幕） 3. **检测设备**： - 高分辨率成像色度计（如Konica Minolta CA-310） - 配合自动检测软件（如Radiant Vision的ProMetric®） --- ### **Demura（显示不均匀校正）** #### **技术原理** - **核心思想**：通过反向补偿消除亮度/色度偏差 - **实现流程**： ``` 1. 测量→ 2. 建立补偿矩阵 → 3. 烧录校正数据 → 4. 验证 ``` #### **关键步骤详解** 1. **全屏扫描测量**： - 使用CCD阵列获取每个像素的亮度数据 - 典型分辨率：3840×2160屏需测量≥1000个采样点 2. **补偿算法**： - 建立亮度补偿函数： $$ L_{corrected}(x,y) = L_{original}(x,y) \times \left[1 + \alpha(x,y)\right] $$ - $\alpha(x,y)$为位置相关的补偿系数 - **动态范围限制**：单点补偿量≤15%（避免过校正） 3. **数据烧录**： - 将补偿矩阵写入屏幕控制板的EEPROM - 典型数据量：4K屏约需128KB存储空间 #### **技术难点** - **伽马曲线匹配**：需在不同灰度级下单独校正 - **温度补偿**：内置温度传感器动态调整参数 - **边缘效应处理**：防止校正后出现新的边界突变 --- ### **行业应用对比** | 参数 | 未Demura处理 | Demura处理后 | |--------------|----------------------------|--------------------------| | 亮度均匀性 | ±20% | ±3%以内 | | 色度均匀性 | Δu'v'≈0.015 | Δu'v'<0.005 | | 生产良率 | 65%-75% | 提升至85%-92% | | 典型应用场景 | 低端工控屏 | OLED手机屏/医疗显示器 | --- ### **实际案例分析** #### **某OLED手机屏Demura实施** 1. **原始缺陷**： - 中心区域亮度偏高（+18%） - 右下角出现0.5cm²黄斑（色温偏差300K） 2. **校正方案**： ```python # 补偿矩阵片段示例（归一化值） correction_map = [ [1.00, 0.98, 0.96, ...], # 第一行 [0.99, 0.97, 0.95, ...], # ... 中间区域补偿系数渐变 [1.12, 1.10, 1.08, ...] # 右下角加强补偿 ] ``` 3. **校正效果**： - 亮度均匀性提升至±2.5% - 色温偏差≤50K（肉眼不可辨） --- ### **技术发展趋势** 1. **实时Demura**： - 搭载FPGA芯片实现逐帧校正（电竞显示器应用） 2. **AI增强校正**： - 使用卷积神经网络预测补偿参数 - 训练数据：10万+组Mura缺陷样本 3. **量子点补偿**： - 通过纳米材料自修复特性减少物理缺陷 掌握Mura/Demura技术，可有效提升显示产品品控水平，在MiniLED/MicroLED时代这项技术将更加关键。实际工作中建议搭配AOI（自动光学检测）设备实施闭环校正系统。
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