使用VP工业相机进行屏幕检测Demura的应用，提高了屏幕检测的效率和质量收藏

屏幕检测现状传统工业的屏幕检测还是通过人眼的感知能力来评估显示屏的质量问题，由于感知能力是主观的，且无法量化，很难得到一个统一的评判标准。因此，在屏幕检测中引入机器视觉就显得尤为重要。

在屏幕检测行业，机器视觉通过灰阶对OLED屏幕的亮度进行量化，因此，图像的均匀稳定性起到了至关重要的作用。通过使用VP工业相机进行屏幕检测mura，提高了屏幕检测的效率和质量。

何为Mura?Mura 本来是一个日本词，是指显示器亮度不均匀, 后扩展至面板上任何人眼可识别的颜色差异Mura 会通过点，线，面等规则或者不规则的形式体现出来由于设备工艺的局限性，在大面积玻璃基板上制作的LTPS TFT，不同位置的TFT常常在诸如阈值电压、迁移率等电学参数上具有非均匀性，这种非均匀性会转化为OLED显示器件的电流差异和亮度差异，并被人眼所感知，即Mura现象。

而DEMURA就是外部补偿，是指通过外部的驱动电路或设备感知像素的电学或光学特性然后进行补偿的方法外部补偿方法

外部补偿需要提取补偿的数据，提取的方法主要有两种：电学补偿：指通过某种方法得到驱动TFT和OLED的实际I/V特性，就可以根据实际值和目标值的差异进行补偿光学补偿：OLED作为显示器件，不均来自于OLED像素发光的特性差异，那我们就采用一个相机标记。

光学Demura设备基本组成部分

图像发生器：用于生成Demura所需要的不同图形画面，包括灰阶画面和彩色画面高分辨率低噪音相机：要实现显示屏像素级别的图像数据采集，并能够对亮度进行精准的测试，图像采集所用的相机必须具备高的分辨率和低的噪音水平。

高性能PC：用于设备控制和Demura数据处理。设备载台、对位装置等机械结构。屏幕检测Demura应用的流程

光学Demura流程: 样品准备、camera拍摄、原图处理、图像算法、生成补偿数据、downloading及驱动样品准备：显示屏在样品载台上放置好后，通过外接的pin可以将信号源与显示屏连接，然后对其施加信号所需要的画面（WRGB）。

camera拍摄：拍摄检测画面时一般采用高精度高分别率的CCD/CMOS相机，相机分辨率的选择取决于被检测面板的分辨率，大小，拍摄距离以及Demura补偿的精度其中需要注意的是，相机本身的设置对数据准确的获取至关重要，因此必须对相机进行调试，去除由相机造成的不均。

原图处理：进行最终Demura数据分析之前，视具体的算法，往往还需要进行原始图片的处理。其中包括：摩尔纹消除、畸变校正，如下图所示。

图像算法：常见的有傅里叶变换对图像处理，经过对比增强后，原本很微弱不易识别的Mura可以明显被识别，当然还有很多其它的方法；例如比较pixel与周围pixel的亮度差异，计算亮度梯度，计算色差等方法算法的核心是把认为偏暗的区域变亮，或者偏亮的区域变暗，或者将有色偏的区域消除；。

生成补偿数据：Demura数据确定后，就需要将其录到EEPROM中以实现补偿效果，最后再拍照确认Mura已消除为了减少Memory容量，通常不会使用1x1的Pixel by Pixel补偿，采用2x2、4x4......等Pixel单位下获取一个补偿值的结构。

downloading及驱动 ：1.先将压缩过的数据保存在Flash中；2.当Demura功能开启时，从Flash提取数据到Driver IC内部SRAM中；3.IC内部将数据解压得到完整的补偿数据；4.并将补偿数据与应用端送来的原始显示数据叠加；5.生成新的数据传送到Panel进行显示；6.确认Demura补偿效果

版权声明：本文内容由网络用户投稿，版权归原作者所有，本站不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。如果您发现本站中有涉嫌抄袭或描述失实的内容，请联系我们jiasou666@gmail.com 处理，核实后本网站将在24小时内删除侵权内容。