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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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_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 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 4396
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 ...
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 9005
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...
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 ...
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...
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
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
液晶的mura介绍及资料.pdf
05-27
液晶的mura介绍及资料，包括mura 的产生原理，常见问题的分析改善。
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
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...
（南京观海微电子）——DDIC显示触控芯片介绍
m0_75095200的博客
03-31 6570
显示驱动芯片（Display Driver Integrated Circuit，简称）的主要功能是控制OLED显示面板。它需要配合OLED显示屏实现轻薄、弹性和可折叠，并提供广色域和高保真的显示信号。同时，OLED要求实现比LCD更低的功耗，以实现更高续航。DDIC通过电信号驱动显示面板，传递视频数据。带Ram【内存】的IC、Ram-less IC和TDDI【显示&触控集成的IC】OLED DDIC有两个Ram，分别是Demura Ram和Display Ram。1、带Ram的OLED DDIC。
一文搞懂显示技术的底层框架
Peter的专栏
09-09 3938
1. DPU与GPU的耦合是历史产物，完全可以独立出来2. DPU的原型设计2.1【DPU的四大组成部分】2.2【KSM与DPU】3. DPU的最新设计3.1【Source Suface Pipes or Overlays】3.2【Blender】3.3【Destination surface post-processor】3.4【Display Interface】4. 总结PC上DPU是嵌入在...
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；
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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