液晶盒内的液晶分子在不同的外加电场作用下重新排布, 其极化指向发生改变, 从而影响液晶盒整体的电学特性。本文考虑液晶材料的挠曲电效应, 分析液晶盒的整体自由能表达式, 包含弹性形变自由能密度、介电自由能密度和挠曲电自由能密度。基于液晶弹性理论和相场方法, 构建描述液晶核指向矢分布及演化的相场方程, 并运用离散方法推导出液晶盒约化电容的表达式。讨论边界强锚定的混合液晶盒(HAN)和平行液晶盒(PAN)表面电荷密度对液晶核指向矢偏转角的影响。进一步分析了挠曲电系数、表面电荷密度以及液晶盒厚度对两种不同初始指向分布液晶盒电容性能的影响。数值分析结果表明, 表面电荷密度越大、挠曲电系数越小, 液晶核指向矢偏角越大。在混合液晶盒中, 约化电容随着表面电荷或液晶厚度的增加而增加, 最终趋于饱和; 而在平行液晶盒中, 当表面电荷密度或液晶盒厚度达到某个临界值时, 液晶核的指向矢才发生改变, 液晶的约化电容才有明显的变化。随着表面电荷密度增加, 液晶核指向矢发生偏转的临界厚度减小。

AMOLED显示屏经过长时间的使用, 不可避免地会有OLED器件劣化的问题。同一显示屏内不同位置的像素器件的劣化程度不同, 造成显示屏整体亮度下降和显示残像。使用越久、亮度越高的像素, 器件劣化就越严重。本文提出一种电学补偿技术, 用以改善OLED器件劣化造成的亮度下降和显示残像。采用电学侦测的方法获得各个像素的OLED器件的VTH,将其存储于闪存芯片内, 显示时通过查找表找到对应的OLED发光效率, 计算得出各个像素的补偿后灰阶值, 实现实时补偿的效果。本技术可以使劣化越严重的像素, 获得越大的像素电流, 从而弥补由于劣化造成的发光效率下降, 最终得到理想的像素亮度。使用该方法可以补偿由于OLED劣化造成的亮度下降和显示残像, 残像指标JND小于3.1。

在负性液晶里加活性单体聚合物经过两次UV制程, 制得IPS-RM LCD, 通过AOI光学自动检测设备以及DMS光学测量等对获得样品的预倾角、对比度、穿透率进行了测量, 并研究了负性液晶加RM后的信赖性。结果表明: 加RM后预倾角变小, 其暗态亮度降低, 对比度提高; 经过两次UV光照, RM完全聚合, 在配向层表面形成小颗粒聚合物, 使液晶配向更加均匀, 并得到更强的锚定能, 电压保持率提升, 直流电压残余降低。

在面板设计中, 数据线负载较大会引起信号延迟时间长、源 IC温度过高、功耗上升等不利后果。随着面板尺寸增大以及分辨率升高, 数据线负载高造成的不良影响愈加严重。本文提出了一种倒置U型的像素TFT结构, 区别于传统的U型TFT设计, 将像素TFT的源极与漏极形状互换, 可以降低数据线与栅线的交叠面积, 进而降低数据线负载电容。将这种像素设计搭载23.6HD ADS产品进行了实验验证, 结果表明, 采用倒置U型TFT设计面板的光学参数与传统U型设计面板基本一致, 数据线负载电容下降24%, 功耗下降10%, 源IC温度下降7.1%。

TFT-LCD(Thin film transistor-liquid crystal display)行业中, 在对屏进行切割、搬运过程中, 容易造成屏边缘破损。当破损位置刚好位于屏点银胶位置时, 银胶会通过破损进入, 与黑矩阵(Black matrix, BM)接触, 使黑矩阵带电形成干扰电场, 从而使液晶偏转异常而产生发绿不良。切割工艺中, 增加辅胶涂覆可以使切割后的空白条更稳定, 从而减少搬运过程中摩擦、碰撞导致的屏边缘破损, 从而降低不良发生率, 导入后不良发生率由5.6%下降到1.5%。屏单侧点银胶是一种具有可行性的不良改善临时措施, 但不具有量产导入性。通过对比相似产品银胶点位设计及产线工艺条件调查, 得出当银胶点距离屏边缘≥4 mm时, 可有效防止发绿不良的发生。在点银胶侧BM区域进行挖槽, 使银胶与BM隔离开, 可彻底避免静电由银胶导入黑矩阵。黑矩阵挖槽设计导入后, 发绿不良降低为0%, 不良彻底解决。

色偏是评价面板显示性能的重要指标之一。为评估面板关键因素对色偏的影响, 使理论模拟结果符合实际测试结果, 本文研究了ADS类产品子像素状态和偏光片本征模式对面板色偏的影响。首先, 基于RGB &RGBW产品的模拟和测试结果, 理论阐述了两种彩膜方案对色偏的影响, 在此基础上提出一种新的ADS类产品色偏评价方法, 即考虑不同灰阶相邻子像素的相互影响, 对目标子像素的三刺激值进行叠加运算, 进而输出色偏模拟值。在超大视角(θ=-80°, 80°)下, ΔE模拟值与实测值的差值由现有方法的0.19和0.17降低为0.03和0.05。其次比较了偏光片本征模式对色偏的影响, 结果表明ADS双畴设计下O-mode具有色偏优势。本文提出的色偏计算方法与现有方法相比, 对面板色偏拟合效果更好, 同时对于ADS类面板而言, 偏光片O-mode模式是一种能够减轻色偏的设计。

电容耦合和TFT漏电引起的垂直串扰问题在高分辨率液晶显示器产品上变得较为突出, 大大影响了产品良率。业内通常采用VESA 2.0标准利用窗口画面测试串扰水平, 但目前还没有一种预测串扰水平的定量分析方法。本文从垂直串扰形成机理出发, 提出了一种可预测垂直串扰水平的定量分析方法, 可预测出不同模式产品垂直串扰最严重的画面, 有利于我们更好地研究和分析产品的品质。首先, 通过分析垂直串扰机理, 得到了垂直串扰现象与源电压差之间的定性对应关系。然后, 通过分析V-T曲线, 得到窗口画面下的亮度变化与源电压差之间的定量关系|ΔL|=kα|ΔV|。通过PCB板上的输出节点可以得到各灰阶对应的正负源电压, 依据灰阶画面对应的源电压找到V-T曲线上对应的点可求出对应的斜率k值, 依据漏电机理可求出对应的源电压差值|ΔV|, |ΔV|变化不大时可认为漏电电压降系数α为定值, 故可计算出不同灰阶背景画面在窗口画面影响下的亮度变化值|ΔL|, 将|ΔL|除以V-T曲线上对应灰阶的亮度值即可得到串扰值, 通过比较不同窗口画面的串扰计算值即可得出串扰最严重的画面。最后, 采用VESA 2.0标准方法测试不同窗口画面下的垂直串扰水平, 与此方法的计算结果进行比较, 串扰变化趋势吻合较好, TN和ADS模式下的线性相关系数分别达0.98和0.93以上。结果表明, 此方法可以用来定量地研究产品垂直串扰的问题。

针对OLED显示面板更高分辨率、更高精度的需求, 本文提出了一种应用于高分辨率AMOLED源极驱动的高精度10 bit DAC结构。设计的DAC由6 bit的GAMMA校正电阻串DAC及4 bit的基于尾电流源插值的输出缓冲器级联构成, 达到高精度的同时占用较小的芯片面积。为进一步提高AMOLED驱动的灰阶电压精度, 增加了一个DAC斜率可编程单元对线性DAC输出曲线进行进一步调节, 以更好地拟合AMOLED显示屏所需的灰阶-电压曲线, 此外, 输出缓冲器采用尾电流源插值的方法来实现高精度的第二级DAC。在UMC 80 nm CMOS工艺下, 仿真结果表明设计的DAC的最大INL和DNL分别为0.47 LSB、0.24 LSB。在10 kΩ电阻及30 pF电容负载下, DAC电压从最低灰阶到最高灰阶的建立时间为3.38 μs。驱动电路可以快速、精确地将图像数据转换为建立在像素电路上的电压, 满足分辨率为 1080×2 160驱动芯片的应用需求。

为改善在实际生产中, p-ITO在膜厚较薄时所表现出的多种不良, 如退火后膜质存在花斑不良、膜层易被刻蚀液腐蚀等, 进行退火对p-ITO薄膜特性影响的研究。本实验利用磁控溅射法在玻璃基板上制备出40 nm厚度的p-ITO膜, 并在氮气环境中对膜层进行不同温度和时间的退火处理。分别采用XRD、AFM和SEM对p-ITO的结晶度和微观结构进行表征, 并使用四探针(4-point probe, 4P)和自动光学测试设备分别测试其方块电阻和光透射率。测试结果表明: p-ITO结晶温度相对于α-ITO存在严重滞后性; α-ITO(40 nm)230 ℃已结晶充分, 而p-ITO在230 ℃才开始结晶; p-ITO 在230~250 ℃时结晶程度及均一性较差, 导致多种特性的不稳定, 比如膜质花斑状颜色差异(花斑不良), 方块电阻、膜层厚度均一性差, 膜层易受腐蚀等; 退火温度提高到260~270 ℃时结晶基本完全, 对薄膜的各种特性改善效果显著, 如方块电阻降低、光透射率增加、花斑和腐蚀改善等。测试数据还反映出玻璃中部位置相对于边缘位置结晶程度差, 可能原因为退火设备实际生产时玻璃中间位置热风阻力较边缘位置大, 受热不充分导致。适当提高退火温度和时间, 对p-ITO实际生产中遇到的多种不良有显著改善效果。

头戴式虚拟现实(Virtual Reality, VR)显示的持续升温推动微显示器不断向高分辨率、高刷新率的方向发展, 然而微显示器有限的带宽难以承载虚拟世界下的海量图像数据, 为了减少微显示器系统扫描成像过程中的时间冗余, 提高数据传输效率和图像线性度, 建立了一种伪随机扫描顺序的原子扫描模型。传统的微显示器是从第一个像素到最后一个像素连续顺序扫描的, 原子扫描采用分子空间按位的扫描方法, 将整个显示屏幕分成若干子空间, 扫描时可以任意切换子空间。根据原子扫描模型设计了微显示器的原子扫描控制器, 通过分辨率为1.6 k×3×1.6 k硅基OLED微显示器的验证, 扫描达到了100%的传输效率和93.8%的线性度, 相比于传统的十二子场扫描, 时钟频率降低了约3.3倍。证明了原子扫描控制器的可行性, 适用于超高清、高分辨率、海量数据的图像显示。

LED背光模组因其具有诸多优势已经成为液晶显示器背光方式的主要选择, 而在实际应用当中, 若某串LED故障, 液晶显示器就会出现暗线, 导致亮度均匀性不能满足要求。为了保证液晶显示器的亮度均匀性和后期的维修效率, LED灯串需具备故障自检测的能力。本文设计了一种基于DSP的LED背光模组中灯串故障自检测电路, 以546 mm(21.5 in)液晶显示器的直下式LED背光模组为例, 设计了灯板、驱动板的具体硬件电路, 利用CCS3.1开发工具, C语言编写软件控制逻辑。自检测结果表明: 该电路可有效的对LED灯串进行故障自检测, 满足了设计的要求。

针对可逆数据隐藏中图像质量和嵌入容量之间相互矛盾的问题, 提出一种中心折叠技术与最低有效位替换相结合的可逆数据隐藏方法。该方法首先对原始图像中的像素进行位平面划分, 以得到2个位平面; 然后利用中心折叠技术将秘密数据折叠, 并将折叠后的秘密数据嵌入到原始像素的最高有效位中, 以生成2个隐秘像素; 最后利用最低有效位替换将秘密数据嵌入到隐秘像素的最低有效位中, 以进一步提高嵌入容量。实验结果表明, 利用中心折叠技术与最低有效位替换来嵌入秘密数据, 嵌入容量达到了1 572 778位, 有效地提高了嵌入容量; 当嵌入容量相同时, 与嵌入秘密数据后的相关算法相比, 图像的PSNR提高了约2 dB, 降低了图像失真, 具有更好的不可感知性。

针对传统的分类方法由于提取的特征比较单一或者分类器结构过于简单, 导致手语识别率较低的问题, 本文将深度卷积神经网络架构作为分类器与多特征融合算法进行结合, 通过使用纹理特征结合形状特征做到有效识别。首先纹理特征通过LBP、卷积神经网络和灰度共生矩阵方法得到, 其中形状特征向量由Hu氏不变量和傅里叶级数组成。为了避免过拟合现象, 使用“dropout”方法训练深度卷积神经网络。这种基于深度卷积神经网络的多特征融合的手语识别方法, 在“hand”数据库中, 对32种势的识别率为97.73%。相比一般的手语识别方法, 此方法鲁棒性更强, 并且识别率更高。

针对光谱差异较大的红外与可见光图像, 本文提出一种基于潜在低秩表示(LatLRR)和脉冲式耦合神经网络(PCNN)的多尺度融合模型。首先, 该算法利用非下采样剪切波变换(NSST)获取图像的低频与高频分量。鉴于图像的低频分量决定最终的融合效果, 采用LatLRR算法挖掘源图像内在的显著特征对低频分量自适应加权融合。除此外, 针对决定融合图像细节的高频分量, 则利用双通道PCNN模型作为它的融合规则。其中平均梯度算子(AVG)和方向梯度和算子(SDG)分别作为PCNN的外界刺激与链接强度, 它们能更好地表征图像的纹理特性。通过上述全新的融合规则, 可将包含在红外图像内部的显著性特征与可见光图像的梯度特征完美结合, 从而获取具有优良视觉效果的融合图像。本文采用3种不同的场景来测试所提方法的融合性能, 与其他典型融合方法相比, 本文提出的算法具有更佳的视觉效果, 同时客观评价参数值增加约2%~5％。

针对单一显著性特征无法全面表达图像显著性致使显著性检测精度不高等问题, 本文提出了一种多特征融合的显著性检测算法。算法在高层先验知识基础上, 对靠近中心的超像素设置高显著值, 利用高斯分布求解中心先验; 在底层特征上融合图像的边界稀疏、全局对比度、颜色空间分布和超级像素差异等4种显著特征, 利用类间差异最大阈值对高低层特征进行线性和非线性融合, 最终得到高质量的显著图。在MSRA-1000、SED、SOD 3个公开的数据集上进行实验, 结果表明: 本文算法融合得到的显著图边缘清晰、显著区域突出均匀, 在有效抑制背景信息的同时所得显著图像视觉感知更好, 与其他显著性算法相比查全率和查准率上至少提高3.4%。

目前Level-Set图像分割方法存在初始轮廓的确定受人为因素影响较大的问题, 对目标被遮盖和目标与背景灰度值相近无法达到理想的分割效果。针对此问题, 本文提出了利用Faster-RCNN网络模型确定目标初始轮廓和区域信息的先验水平集图像分割方法, 搭建Caffe深度学习框架训练Faster-RCNN网络模型; 通过有监督学习的方式在IAILD数据集上训练模型, 检测出目标建筑物并初步提取建筑物的轮廓, 并将其与形状先验的Level-Set算法结合。对比实验结果表明, 本文方法解决了Level-Set算法中图像分割结果初始轮廓受人为标记框选的影响较大的问题, 能够更好地完成被遮挡建筑物的分割, 对于目标建筑和背景灰度值相近也能达到更好的分割效果。