【摘 要】
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近些年来,OLED显示屏作为一种新的显示媒介,以其环保、节能、耐用等特点广泛应用于生活中。随着市场对OLED显示屏的需求越来越大,在提升相应制造工艺的同时,出厂前的检测和亮度校正环节也是提高良品率的技术关键。目前,利用机器视觉技术搭建用于补偿校正的亮度检测平台,是提高显示屏检验校正效率和显示质量的有效手段。本文主要研究基于机器视觉的OLED手机屏像素（为区别于图像像素以下称为灯点）亮度非均匀性提取
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近些年来,OLED显示屏作为一种新的显示媒介,以其环保、节能、耐用等特点广泛应用于生活中。随着市场对OLED显示屏的需求越来越大,在提升相应制造工艺的同时,出厂前的检测和亮度校正环节也是提高良品率的技术关键。目前,利用机器视觉技术搭建用于补偿校正的亮度检测平台,是提高显示屏检验校正效率和显示质量的有效手段。本文主要研究基于机器视觉的OLED手机屏像素（为区别于图像像素以下称为灯点）亮度非均匀性提取与处理算法,最终的计算结果供补偿电路对显示屏亮度非均匀性进行校正。针对OLED手机屏灯点的成像特点,本文提出了灰度信息与梯度变化相结合的检测方法和简单有效的入射光积分方法,提取数据能够反映OLED灯点实际亮度并且能够适应不同分辨率、多种RGB灯点排列方式的手机屏灯点定位与亮度计算。针对手机屏尺寸、轮廓、形状各不相同,以及切割过程中可能存在崩角等缺陷对灯点排列定位造成的困难,提出了以区域生长法为基础的自适应搜索灯点策略,同时对未定位到的异常灯点进行坐标预测、亮度填补。该算法能够很好解决手机屏因轮廓各异而难以对灯点搜索标记的问题。为了在补偿电路有限位宽的限制下,尽可能提高人眼感受到的OLED显示屏均匀性,采用空域高通滤波抑制低频,保留中高频不均匀性的方法;针对曲面屏两侧曲面区域亮度数据偏暗影响补偿效果的问题,将曲面区域数据调整到与平面区域近似灰度级,采用分段线性滤波窗口,解决了曲面边界补偿失真问题。在亮度数据标准化的研究方面,结合CCD相机成像原理,分析了从手机屏发出光子到最终成像的过程,对于RGB不同通道设定了不同的转换系数,解决了补偿后手机屏出现偏色现象的问题。在提高算法实时性方面,对于形成计算瓶颈的灯点定位和亮度积分过程采用CUDA编程技术进行加速。最终所研制的算法在机台上运行,其实现的补偿效果和实时计算速度得到了OLED屏生产厂家的认可,并即将在生产线中应用。研究结果表明,对于不同款式、多种RGB排列方式的手机屏,该亮度非均匀性提取软件能够准确地定位灯点、提取亮度,且通过与CUDA的结合实现算法并行化,具有快速、稳定、高效的特点。
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