OLED demura技术学习part1

本文详细介绍了Demura补偿技术,一种用于改善面板显示均匀性的方法。通过拍摄面板图像,进行图像处理并生成补偿数据,最终下载至设备以优化显示效果。Demura补偿能够有效解决由面板机构或制程引起的亮度偏差问题。

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demura技术概要
demura技术概要
面板mura类型
demuraD-IC IP补偿方式
计算补偿data

11-19
<think> 我们首先需要了解用户意图:用户希望了解Demura的相关信息。Demura在多个领域可能有不同含义,但根据常见情况,Demura很可能指的是显示技术中的“Demura”(De-Mura,即Mura补偿技术)。Mura是指显示屏亮度不均匀的现象,Demura技术就是用来校正这种不均匀性的。此外,在日语中Demura是一个姓氏,但根据上下文,用户更可能是想了解显示技术中的Demura。 因此,我们将搜索关键词定为:“显示技术 Demura”、“Demura技术介绍”等。 经过搜索,我们可以得到以下信息: Demura(De-Mura)是一种用于显示屏生产的校正技术,用于消除显示屏的亮度不均匀(Mura)现象。Mura在日语中意为“不均匀”,在显示屏上表现为某些区域亮度或色度不一致,形成云斑或阴影。 Demura技术的工作原理: 1. 首先通过高精度的光学设备(如相机)采集显示屏每个像素或子像素的亮度数据。 2. 然后通过算法计算每个像素的校正系数,生成校正数据(通常存储于显示屏的存储器或驱动IC中)。 3. 在显示屏工作时,驱动电路根据校正数据对每个像素的输入信号进行补偿,从而输出均匀的图像。 Demura技术的重要性: - 提高显示屏的均匀性和画质,尤其在高端显示设备(如OLED、MicroLED)中尤为重要。 - 提升产品良率,因为即使存在轻微不均匀,也可以通过Demura校正来达到合格标准。 现在,我们将按照要求组织答案,不使用第一人称,不出现步骤词汇,将答案组织为多个方法或步骤(虽然这里更倾向于介绍性内容,但我们可以分点介绍),并在每个点之间换行。 注意:由于要求中禁止将所有引用内容集中在末尾,所以我们在行文中不需要标注引用,但需要确保信息准确。 最后,按照要求生成相关问题。 答案结构: 1. Demura的定义和背景 2. Demura的工作原理 3. Demura的应用和重要性 然后,在最后添加相关问题部分。 由于问题中没有涉及代码和公式,所以不需要使用代码块和公式格式。 但注意:如果有必要,比如在解释校正算法时可能会涉及公式,但目前根据搜索,一般介绍性内容不需要公式,所以这里避免使用。 现在撰写答案: </think>Demura是显示技术领域的专业术语,指消除显示屏亮度不均匀现象(Mura缺陷)的校正技术。以下是核心要点: **定义与背景** Demura(De-Mura)针对显示屏生产过程中的"Mura"缺陷(日语"斑"),表现为屏幕局部亮度/色度不均,如云状斑块或条带。该技术通过光学测量和算法补偿实现显示均匀性提升,对OLED、Micro-LED等自发光显示器的良率至关重要。 **核心技术流程** - **光学测量**:高精度相机采集屏幕全区域的亮度与色度数据,定位Mura区域 - **校正系数计算**:生成每个像素/sub-pixel的补偿值矩阵(LUT),公式表示为: $$I_{corrected}(x,y) = I_{original}(x,y) \times K(x,y)$$ 其中$K(x,y)$为位置(x,y)的补偿系数 - **数据烧录**:校正系数写入显示屏驱动IC的存储器(如OTP/Flash) - **实时补偿**:显示时驱动IC根据LUT动态调整输入信号 **行业应用价值** - 提升高端显示产品(手机/VR/车载屏幕)画质一致性 - 降低面板生产报废率,节省成本 - 支持HDR/广色域等高标准显示要求 - 需专用设备(如柯尼卡美能达、瑞淀光学系统测量仪) **技术挑战** - 高分辨率屏幕需处理百万级像素计算 - 补偿精度与生产成本平衡 - 长期使用后的亮度衰减补偿(与De-Aging技术结合) 典型Demura系统代码框架示例: ```python # 伪代码:Demura校正核心流程 def demura_calibration(panel): capture_data = high_res_camera.capture(panel) # 采集亮度数据 mura_map = detect_mura(capture_data) # 分析Mura分布 correction_table = compute_correction(mura_map) # 生成补偿表 panel.driver.write_otp(correction_table) # 烧录至驱动IC def realtime_display(input_signal, panel): corrected_signal = apply_demura(input_signal, panel.driver.lut) # 应用实时补偿 panel.display(corrected_signal) ```
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