[发明专利]一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法及系统

说明书

本发明公开了一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法及系统，具体步骤为：预设GAMMA调节模式下，获取待调节OLED模组的第一特定绑点对应的RGB寄存器配置值，依据第一关系和上述寄存器配置值获得对应的样本库中OLED模组样本编号，依据第二关系和样本库OLED模组样本编号获得GAMMA数据模型，依据上述GAMMA数据模型得到待调节OLED模组所有待调节绑点对应的RGB寄存器初始值；其中，依据样本库中OLED模组样本编号下的所有绑点与其对应的RGB寄存器配置值的关系建立GAMMA数据模型；建立每个OLED模组样本编号与第二特定绑点对应的RGB寄存器配置值的关系得到第一关系；依据样本库中每个OLED模组样本编号与其一一对应的GAMMA数据模型的关系得到第二关系，由此减少了OLED模组的Gamma调节时间并提高了显示屏生产线的产能。

技术领域

本发明属于图像处理领域，具体涉及一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法及系统。

背景技术

有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode,OLED)显示屏又称有机电激发光显示屏，OLED的基本结构是由一薄而透明具半导体特性之铟锡氧化物(ITO)，与电力之正极相连，再加上另一个金属阴极，包成如三明治的结构，当电力供应至适当电压时，正极空穴与阴极电荷就会在发光层中结合，产生光亮，依其配方不同产生红、绿和蓝RGB三基色，构成基本色彩。AOI(Automatic Optic Inspection，自动光学检测技术)广泛应用于显示屏缺陷检测中。在显示屏的AOI检测流程中，显示屏依次显示待检测画面，视觉传感器同步拍摄待检测的画面，取像完成后进入缺陷检测流程。图像质量的一致性是自动光学检测缺陷检出率的基础。

然而，图像灰度的一致性对检出影响因素主要存在如下两个方面：图像灰度的一致性和待检测画面的目标灰度值的评估。由于显示缺陷特征形态多样，当图像灰度上下波动时，缺陷的对比度和缺陷面积会随之受到影响，直接影响系统对显示屏缺陷等级的评估；同时，由于显示缺陷特征形态多样，不同的图像灰度值，缺陷表现的特征会变化。比如微弱发亮缺陷在高灰阶图像中会更加微弱，微弱发暗缺陷在低灰阶的图像中难以分辨。

在显示屏自动化生产线中，显示屏Gamma曲线是图像灰阶波动的主要原因。显示屏的Gamma值表示显示器灰阶值和显示器亮度之间的关系。当前对于OLED的生产到出货都必须经过GammaTuning，以确保OLED的显示效果符合业界的2.2标准曲线。由于不同显示屏的Gamma曲线存在差异，以L48画面为例，不同液晶模组间显示同一灰阶画面L48时的亮度不一致。在Gamma调节过程中，对于客户要求的各个绑点，都必须满足显示要求，为此，必须得到合适的绑点RGB寄存器值。而在每个绑点GammaTuning过程中，RGB寄存器初值十分重要，初值准确就一次调过，不准确需要调节多次，花费时间。目前对于OLED显示屏的GammaTuning是给待测屏最大绑点一组固定的寄存器值，使用色度计CA410测得一组xyLv数据，用这组数据去匹配仅有的调节好的屏的数据，得到最接近的屏的寄存器值作为待测屏的初值。但由于屏与屏之间一点点的差异，仅匹配几块屏的数据，不能够完全覆盖这一批次屏的特性。

发明内容

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法及系统，其利用获取待调节OLED模组的第一特定绑点对应的RGB寄存器配置值，依据第一关系和上述寄存器配置值获得对应的样本库中OLED模组样本编号，依据第二关系和样本库OLED模组样本编号获得GAMMA数据模型，依据上述GAMMA数据模型得到待调节OLED模组所有待调节绑点对应的RGB寄存器初始值，从而降低了待调节OLED模组的Gamma调节时间。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法，具体步骤为：