【摘 要】
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有机发光二极体(Organic Light Emitting Diode,OLED)显示器,具有平板化、高亮度、宽视角、主动发光、响应速度快等优点,随着市场对显示器大尺寸、超薄化、高分辨率的需求不
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有机发光二极体(Organic Light Emitting Diode,OLED)显示器,具有平板化、高亮度、宽视角、主动发光、响应速度快等优点,随着市场对显示器大尺寸、超薄化、高分辨率的需求不断提升,导致OLED制备过程产生缺陷的几率不断增加。提升制备工艺的同时,在出厂前进行缺陷检测是保证产品良率的关键,传统人工检测的方法容易受人情绪等和外界环境的影响,利用机器视觉开展OLED显示屏缺陷的自动化检测,其意义在于可以提高产品良率,提升使用寿命。Mura(日语,原意脏污或斑痕)缺陷是一种常见的面状缺陷,在屏幕上表现为显示亮度不均匀,其本质上是像素间的发光亮度差异,是OLED生产过程面临的严峻问题。本文为解决此类问题,研究一种快速鲁棒、环境适应性强、符合人眼判断标准的光学测量及补偿方法,整体补偿方案主要包括OLED发光均匀性测量和外部驱动电流调整两个部分。具体来讲,利用高分辨CCD相机感光面接收OLED自发光点的光强信息,转化为屏幕相应像素的发光强度值,与相应灰阶下标准亮度数据比较,计算出像素的输入模拟信号的调整量,使用信号发生器驱动补偿模块对输入信号进行调整。针对OLED显示屏外部光学补偿中光学测量的准确性问题,本文展开了基于CCD图像的像素点成像定位算法,它具有发光点定位精度高、光学测量准确性好、屏幕规格适用范围广、算法运行效率快等特点。针对OLED显示屏的像素独立发光的特点,设计图像处理算法方案,并且包含平场校正等一系列图像预处理算法。其中的成像定位法,首先利用阈值法将图像二值化,然后用形态学腐蚀膨胀法得到像素点的中心位置,接着使用自创的向量递推的方法,将所有像素点进行准确的成像定位。与现有方法相比,提出的成像定位算法可以精确到亚像素级别,并最终提升了补偿效果。针对OLED像素点Gamma线性的发光规律,提出建立的亮度-灰阶的多项式拟合模型,很好的解决了拟合效率低、算法速度慢、适应性差的问题等;根据人眼视觉在频域的对比度敏感特征,提出一种符合人眼视觉规律的均匀度评估方法,实施补偿前后均匀度的评估。
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