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mura检测校正方法和系统与流程

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  • 发布时间:2021-08-17 15:59
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【概要描述】液晶显示器(LCD )越来越多地用于电视、计算机监视器、手机、各种家电中,液晶显示屏的质量也在大量生产下受到重视。 例如颜色、对比度、反应时间、亮度等,那么,下面一起了解下mura检测校正方法和系统与流程吧!

mura检测校正方法和系统与流程

【概要描述】液晶显示器(LCD )越来越多地用于电视、计算机监视器、手机、各种家电中,液晶显示屏的质量也在大量生产下受到重视。 例如颜色、对比度、反应时间、亮度等,那么,下面一起了解下mura检测校正方法和系统与流程吧!

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  液晶显示器(LCD )越来越多地用于电视、计算机监视器、手机、各种家电中,液晶显示屏的质量也在大量生产下受到重视。 例如颜色、对比度、反应时间、亮度等,那么,下面一起了解下mura检测校正方法和系统与流程吧!

  mura检测是指显示器亮度不均匀而出现各种痕迹的现象,除了在LCD上粘贴滤色器时出现的显示上的伤痕外,驱动芯片、液晶本身也可能会成为Mura的原因。 穆勒最简单的判断方法是切换到黑屏和其他灰度屏,从各个角度仔细观察。 如果有横条纹、四十五度角条纹、四边形、圆形块等各种制造工序的缺陷,则可能会在某个角落出现缺陷,对比度低,显示不规则。 因此,液晶显示器有各种各样的穆勒。 由此可见,Mura的重要程度是判断显示器质量的重要参考,因此对显示mura检测和校正是不可缺少的。


mura检测


  但是,当前的显示器mura检测和校正方法存在各种缺点,其缺点是工作时间过长、灰度转变不平滑、边缘校正不足以及需要使用抖动功能。

  技术实现要素:

  本发明实施方式要解决的技术问题是提供一种能够降低运行时间、提高Mura的识别和补偿性能的Mura检测校正方法和系统。

  为了解决上述问题,本发明的目的是提供以下方法。

  HD摄像机剪切LCD屏幕的屏幕图像,将剪切的屏幕图像发送到服务器;

  所述服务器对所述切取画面图像实施失真处理,检测所述LCD画面的Mura区域,使用预先设定的补偿算法计算所述检测出的Mura区域,生成Mura补偿数据表,进而将所述Mura补偿数据表推送到所述修复装置;

  所述修复装置根据所述Mura补偿数据表校正所述LCD画面画面图像.

  这里,所述HD照相机和所述服务器之间通过千兆以太网端口、高速光纤接口、高速USB接口、无线宽带接口的任意一个连接。

  上述修复机器和上述服务器之间通过USB接口连接,而且和上述LCD屏幕之间通过VX1接口连接。

  本发明的实施例还提供了另一种mura检测和校正方法,所述方法包括:

  HD摄像机剪切LCD屏幕的屏幕图像,将剪切的屏幕图像发送到服务器;

  所述服务器对所述切取画面图像实施失真处理,检测所述LCD画面的Mura区域,使用预先设定的补偿算法计算所述检测出的Mura区域,生成Mura补偿数据表,进而将所述Mura补偿数据表推送到所述LCD画面;所述LCD面板基于所述mura检测补偿数据表校正屏幕图像.

  这里,在上述LCD面板中内置有Mura修复功能的修复模块,经由SPI接口将内置的修复模块与上述服务器连接。

  另外,本发明目的在于提供一种包括依次连接的HD照相机、服务器、修复装置及LCD画面的mura检测校正系统.

  所述HD摄像机用于切出所述LCD画面屏幕图像,并将切出的屏幕图像发送到服务器;

  所述服务器对所述切出的屏幕图像执行失真处理,检测所述LCD屏幕的Mura区域,使用预先设定的补偿算法计算所述检测出的Mura区域,生成Mura补偿数据表,进而将所述mura检测数据表发送到所述修复装置

  所述修复装置用于基于所述mura检测补偿数据表来校正所述LCD面板的屏幕图像.

  这里,所述HD照相机和所述服务器之间通过千兆以太网端口、高速光纤接口、高速USB接口、无线宽带接口的任意一个连接。

  上述修复机器和上述服务器之间通过USB接口连接,而且和上述LCD屏幕之间通过VX1接口连接。

  本发明的实施例还提供了另一种Mura检测和校正系统,包括顺序连接的HD摄像机、服务器和LCD屏幕; 其中,

  所述HD摄像机用于切出所述LCD画面屏幕图像,并将切出的屏幕图像发送到服务器;

  所述服务器对所述切取屏幕图像实施变形处理,检测所述LCD屏幕的Mura区域,使用预先设定的校正算法运算所述检测出的Mura区域,生成mura检测校正数据表,进而将所述Mura校正数据表保存在所述LCD屏幕上

  所述LCD面板用于基于所述mura检测补偿数据表来校正屏幕图像.

  以上介绍的就是mura检测校正方法和系统与流程,在上述LCD面板中内置有mura检测修复功能的修复模块,经由SPI接口将内置的修复模块与上述服务器连接。想要了解更多外观检测、机器视觉的内容,可以关注我们。

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