OLED中的Demura

OLED做爲一種電流型發光器件已愈來愈多地被應用於高性能顯示中。因爲它自發光的特性，與LCD相比，AMOLED具備高對比度、超輕薄、可彎曲等諸多優勢。可是，亮度均勻性和殘像仍然是它目前面臨的兩個主要難題，要解決這兩個問題，除了工藝的改善，就不得不提到補償技術。

補償方法能夠分爲內部補償和外部補償兩大類。內部補償是指在像素內部利用TFT構建的子電路進行補償的方法。外部補償是指經過外部的驅動電路或設備感知像素的電學或光學特性而後進行補償的方法。

1. 爲什麼要對OLED進行補償？

介紹補償技術以前，首先咱們來看看AMOLED爲何須要補償。下圖所示爲一個最簡單的AMOLED像素電路，它由兩個薄膜晶體管（TFT）構建像素電路爲OLED器件提供相應的電流。

與通常的非晶硅薄膜晶體管（amorphous-Si TFT）相比，LTPS TFT和Oxide TFT具備更高的遷移率和更穩定的特性，更適合應用於AMOLED顯示中。在中小尺寸應用中多采用低溫多晶硅薄膜晶體管(LTPS TFT)，而在大尺寸應用中多采用氧化物薄膜晶體管（Oxide TFT）。這是由於LTPS TFT遷移率更大，器件所佔面積更小，更適合於高PPI的應用。而Oxide TFT均勻性更好，工藝與a-Si兼容，更適合在高世代線上生產大尺寸AMOLED面板。

它們各有缺點。

因爲晶化工藝的侷限性，在大面積玻璃基板上製做的LTPS TFT，不一樣位置的TFT經常在諸如閾值電壓、遷移率等電學參數上具備非均勻性，這種非均勻性會轉化爲OLED顯示器件的電流差別和亮度差別，並被人眼所感知，即mura現象。

Oxide TFT 雖然工藝的均勻性較好，可是與a-Si TFT相似，在長時間加壓和高溫下，其閾值電壓會出現漂移，因爲顯示畫面不一樣，面板各部分TFT的閾值漂移量不一樣，會形成顯示亮度差別，因爲這種差別與以前顯示的圖像有關，所以常呈現爲殘影現象，也就是一般所說的殘像。

2. OLED補償分類

所以，在當前的工藝製做中，不論是LTPS仍是Oxide都存在均勻性或穩定性的問題，並且OLED自己也會隨着點亮時間的增長亮度逐漸衰減。既然這些問題難以在工藝上徹底克服，就必需要在設計上經過各類補償技術來解決。一般OLED的發光亮度和電流成正比，而電流是由TFT提供的，與TFT的特性參數相關。電流一般表示爲：

I=kCox(Vgs-Vth)2(1+λVds)

k是和TFT遷移率有關的參數，Vgs和Vds又和電源電壓與OLED驅動電壓有關。可知影響電流大小的參數有TFT遷移率、閾值電壓，OLED的驅動電壓以及電源電壓的大小。

補償技術的主要目的就是要消除這些因素的影響，最終讓全部像素的亮度達到理想值。

• 內部補償

下圖是一個典型的內部補償型電路，它由7個TFT和1個存儲電容組成，所以被簡稱爲7T1C結構。

相似還有6T1C，5T2C等不少相似電路結構，通過近幾年的不斷研究和發展，內部補償電路的拓撲結構幾乎已被窮盡，很難再有實用性的結構創新。

這種像素電路工做時通常都會有三個工做階段，會經歷復位、補償、發光，即一個驅動週期至少要幹2到3件事，所以對電路驅動能力和麪板上的負載都有必定要求。

它的通常工做思路是在補償階段把TFT的閾值電壓Vth先儲存在它的柵源電壓Vgs內，在最後發光時，是把Vgs-Vth轉化爲電流，由於Vgs已經含有了Vth，在轉化成電流時就把Vth的影響抵消了，從而實現了電流的一致性。

可是實際由於寄生參數和驅動速度等影響，Vth並不能徹底抵消，也即當Vth誤差超過必定範圍時（一般∆Vth≥0.5V），電流的一致性就不能確保了，所以說它的補償範圍是有限的。

• 外部補償之Demura

外部補償根據數據抽取方法的不一樣又能夠分爲光學抽取式和電學抽取式。光學抽取式是指將背板點亮後經過光學CCD照相的方法將亮度信號抽取出來，電學抽取式是指經過驅動芯片的感應電路將TFT和OLED的電學信號抽取出來。

兩種方法抽取的信號種類不一樣，所以數據處理的方式也不一樣。光學抽取的方式具備結構簡單，方法靈活的優勢，所以在現階段被普遍採用，即爲咱們平時所說的Demura。

Mura一詞源於日本，原意指亮暗不均，後擴展至面板上任何人眼可識別的顏色差別。

對於面板廠而言，須要進行質量監控，所以在產線上均有技術員去檢測斷定mura，可是這種方法很主觀，不一樣人的斷定有差別，給品質管控帶來很大的困擾。

所以技術人員開發出AOI(automatic optical inspection)設備進行mura的檢測，以及檢測到Mura後進行補償消除Mura，即Demura，本文講重點介紹Demura。

3. Demura通常步驟

a. Drive IC點亮面板（TV/mobile/Tablet）,並顯示數個畫面（通常是灰階或者RGB）。

b. 使用高分辨率和高精度的CCD照相機拍攝上述畫面。

c. 根據相機採集數據分析pixel顏色分佈特徵，並根據相關算法識別出Mura。

d. 根據mura數據及相應的Demura補償算法產生Demura數據。

e. 將Demura數據燒錄到Flash ROM中，從新拍攝補償後畫面，確認Mura已消除。

檢測畫面

點亮面板後須要被檢測的畫面根據不一樣面板廠的要求，通常是不一樣的。

有些面板廠的Demura只對亮度差別進行補償，不對色彩差別進行補償，這種Luminance Demura通常只須要檢測灰階畫面，並且因爲不一樣灰階時呈現的Mura不一樣，通常會檢測高中低灰階的Mura，最後Demura數據平均，固然具體的設定不一樣面板廠會根據本身的實際需求進行選擇。

有些面板廠進行的是比較全面的Color Demura,即不只對亮度同時對色度差別也進行補償。

此類型的color Demura的檢測畫面，有些採用灰階畫面，有些採用RGBW畫面，不一樣面板廠根據技術和需求選擇不一樣。

相機拍照

爲了達到代替技術員的目標，如下兩點時必須的：
一、相機符合CIE1931人眼匹配函數，
二、相機能達到人眼的分辨率。

拍攝檢測畫面時通常採用高精度高分別率的CCD相機，相機分辨率的選擇取決於被檢測面板的分辨率，大小，拍攝距離以及Demura補償的精度。

爲了達到最佳的檢測和補償效果。相機最終獲得的數據必定要是XYZ，且後續的計算均是基於相機拍照獲得的XYZ數據。

Mura識別

獲得面板XYZ的分佈數據後就能夠根據不一樣的算法檢測不一樣的Mura,關於Mura檢測目前有二個國際標準：
1.German Flat Panel Display Forum
2.IDMS(former VESA)

固然Mura檢測異常複雜，各個廠家都有開發本身的Mura檢測算法，也算是本身的核心技術。Mura識別的內容太多，本文舉幾個簡單的例子做爲說明。

上圖是科學家作實驗得出的人眼對比敏感性函數，黃色曲線以上部分，人眼基本沒法識別出Mura,能夠看出兩個因素能夠明顯影響對Mura嚴重程度的斷定:
一、亮暗對比程度的差別
二、亮暗差別的週期分佈

Mura檢測之傅里葉變換

任意一個圖像都可以分解爲不一樣頻率，強度，相位，方位的sin函數。

Mura檢測之邊緣識別

通過傅里葉變換後，高頻部分能夠用來識別圖像邊緣。

Mura檢測之邊緣識別

通過對比加強後，本來很微弱不易識別的Mura能夠明顯被識別，固然還有不少其它的方法，例如比較Pixel與周圍pixel的亮度差別，計算亮度梯度，計算色差等方法。

Demura算法

爲了更好的理解Demura補償算法，能夠觀看如下視頻和圖片：能夠看出Demura算法原理其實很簡單：

只是把它認爲偏暗的區域變亮，或者偏亮的區域變暗，或者將有色偏的區域消除，最終的目標是使得面板不一樣區域有大致相同的顏色，固然須要平滑的算法來消除Mura邊界。

燒錄

OLED Demura數據肯定後，就須要將其燒錄到EEPROM中以實現補償效果，最後再拍照確認Mura已消除，Demura數據佔用ROM空間的大小取決於屏幕分辨率以及補償精度（pixel級，3*3，5*5…..）。

Demura 前：

Demura 後：

OLED Demura總結

OLED Demura技術，目前三星和LG處於領先的位置，可是Demura技術很複雜，均不能算成熟完美，國內各個廠家也在積極開發子本身的Demura技術，但願可以提高良率。

Demura 難點總結以下：
一、如何使用CCD相機快速準確的抓取每一個pixel的顏色？
二、如何識別不一樣類型的Mura,有些Mura正視不可見，側視可見？
三、如何進行快速高效的補償，以避免速度太慢對產能形成損失？

以上問題，期待你們的共同努力，早日突破解決。