近年来, 有机发光二极管(OLED)显示凭借其自发光、响应速度快、轻薄、易于柔性制备等特点逐渐成为主流显示技术。柔性OLED与印刷OLED是OLED显示技术的两个重点发展方向。柔性OLED已初步应用于高端手机中, 但还有较多问题需要解决。印刷OLED因其节约成本的特点吸引了许多企业与科研人员的关注与开发。虽然印刷OLED技术尚未成熟, 但发展非常迅速, 产业化指日可待。针对柔性OLED与印刷OLED的技术问题, 本文综述了柔性OLED与印刷OLED的研究进展, 并对其未来发展趋势进行了展望。

为了提高信息安全, 防止信息泄露, 进一步拓宽柔性器件在信息安全领域的应用, 本文报道了一种基于双层膜光驱动软体致动器的新型信息示假隐真技术。首先, 将所制得的不同长径比的金纳米棒通过图案遮罩和涂覆的方法, 均匀地分散到聚丙烯/聚酰亚胺复合薄膜体系中, 制得双层膜光热驱动软体致动器, 接着将软体致动器进行选择性剪切。当无外界光刺激时, 我们把该双层膜所呈现的信息定义为第一种假信息; 当外界相应波长的激发光刺激该软体致动器时, 该器件由于发生形变可以展示出另外一种信息,我们定义为第二种假信息; 由于不同的金纳米棒在相应波长光激发下才具有最高的光热转化效率, 因此通过红外相机所观察到的不同区域的温度呈现出一种新的图案, 我们定义为真信息, 起到信息示假隐真作用。实验结果表明: 未接受光照时, 软体致动器处于平整状态; 在相应波长激光刺激下, 被切割部分的软体致动器弯曲角可达到50°以上, 裸眼可以清晰地观测所显示信息;而通过红外相机观测到光热区域与非光热区域温度相差至少在10 ℃以上, 可以明显看到所显示的真信息。将软体致动器与信息示假隐真结合在一起, 具有新颖性, 而且效果明显, 为信息安全问题提供了一个新的解决方案。

本文通过将聚合物分散液晶膜包裹在固定曲率半径的聚对苯二甲酸乙二醇酯(Polyethylene terephthalate, PET)软膜内, 通过平面波干涉的全息技术, 制作了一种柔性曲面全息光栅。文章研究了柔性曲面全息光栅的衍射再现特性。使用微元法以及耦合波理论研究推导了柔性曲面光栅在曲率改变时的衍射特性公式。提出以柱面波再现曲率变化时的柔性全息光栅, 以实现最佳衍射效果再现, 论文推演了相关技术参数, 如柱面波焦点位置, 柱透镜焦距与衍射横向放大关系率等。在曝光时间为70 s和曝光强度为30 mW/cm2的条件下, 制备了中心衍射效率为88%的柔性光栅。实验通过改变柔性光栅的曲率半径和使用柱面波再现, 实现了理论计算的衍射横向放大率特性。

本文基于飞秒激光烧蚀机制建立并通过实验验证了ITO区黑化法修复亮点的理论模型, 分析了各个工艺参数对修复效果的影响, 为亮点不良修复成功率的提升奠定基础。首先通过一系列实验点灯检测、显微镜图片和聚焦离子束(FIB)图片分析结果验证了所创建的修复理论模型; 然后利用对比试验分别探究了单脉冲激光单位面积的能量密度e、扫描速度v、激光频率f和光斑大小a等工艺参数对ITO区黑化效果的影响; 最后为了深入分析ITO区黑化法的烧蚀机理, 提出并验证了囊括所有工艺参数的变量“w”, 成功地为亮点不良修复成功率的提升提供了理论依据。实验结果表明, a在40~10.0 μm, e在1.0 mJ/mm2以上, w在4 250~12 500 mJ/mm2时, ITO烧蚀后的黑化效果均达到了暗点标准(≥95%), 且在点灯条件下未产生其他不良。根据实验结果, 将该理论模型和工艺参数分析应用到量产, 亮点不良修复成功率达到了95.5%。

在四次光刻工艺中, 半光刻制程中光刻胶膜残量的控制, 对于TFT沟道形貌以及电学特性至关重要。因此, 本文研究了在氧化物 TFT-LCD 四次光刻工艺中, 影响半光刻制程中光刻胶剩余量的关键因子, 通过全因子实验设计, 得到了预烘温度、减压干燥的快抽时间和显影时间的最优组合, 再通过单因子实验优化出最优曝光量。结果表明, 该实验设计可有效优化半光刻后光刻胶的剩余量及均一性, 并获得理想的实验条件组合。当预烘温度、减压干燥快抽时间、显影时间以及曝光量分别为115 ℃、10 s、52 s和67 mJ/cm2时, 光刻胶剩余量可以控制在0.51 μm, 线宽为11.17 μm, 均一性良好(< 5%)。

液晶面板上配单层触控传感器(Single Layer On Cell, SLOC)产品在完成传感器光刻工艺后, 在宏观检查机上观察, 基板的彩膜倒角侧存在大面积的不良(Mura), 测试不良区域与正常区域的关键尺寸(CD)值, 不良区域的CD值明显偏大, 部分点位超出管控指标;另外, SLOC产品在生产工艺后段模组段缺陷不良高发, 缺陷不良平均发生率为2.82%, 缺陷不良高发位置与不良和CD偏大区域基本一致, 有强相关性。通过旋转涂布等测试以及实际流片观察, 锁定造成不良的设备为显影机。由于基板从显影1(DEV#1)进入显影2(DEV#2)时基板流片末端药液干燥导致显影不良, 进而引起不良, 本文称其为干燥不良。为解决此问题, 对基板由DEV#1向DEV#2流片的速度进行软体修改, 干燥不良有轻微改善, 但未消除; 通过在DEV#1腔室内增加二次液切的方式, 消除了SLOC产品传感器光刻生产时的干燥不良。SLOC产品的CD均一性由3.3%提升到1.9%, 缺陷不良率从改善前的平均2.82%降低到平均0.27%。

本文提出了一种设计简单、体积小的液晶驱动电路。该电路包含RC施密特振荡电路和反相器, 通过特定的连接方式, 实现了在一定电压范围内仅用直流信号即可驱动液晶器件的功能。通过理论分析和实验测试, 讨论了元件取值对该电路输出频率和波形特性的影响。测试结果表明, 该逆变电路响应速度低于0.4 μs。当输入电压为3 V以下时, 功耗低于1 mW, 且输入输出电压具有良好线性关系, 可实现对液晶器件透过率的精确控制。本研究为微型化智能可穿戴设备的液晶器件驱动提供了新的技术思路。

为了解决高速传输速率下信号在信道传输中遇到的衰减问题, 本文介绍一种工作在1.5 GHz下, 使用误差反馈的Rx(Receiver)端自适应均衡器设计。为缩短收敛时间, 应用了基于离散信号处理的均衡器。二进制随机序列(PRBS)作为训练数据, 首先进入均衡滤波器以获得高频增益补偿, 然后在采样分割单元被采样并获得陡峭的上升下降特性, 最后进入到比较器中。与传统比较器原理不同, 该比较器具有内部寄存器用来存储输入信号, 将其与期望值比较返回误差。误差通过反馈回路对增益系数进行提升, 不断迭代获得可用增益值, 从这些可用值中取中位数作为最优增益。若无法找到合适增益值, 将向发送器Tx(Transmitter)传输信号增加预加重增益, 然后接收器Rx再次进行自适应迭代。最后, 向Tx反馈增益系数。增益补偿范围为1~16 dB。该设计在使用CSPI协议的165.1 cm(65 in)8 K机种上实验, 在Tx读取的反馈值证实了设计的有效性。满足在高传输速率下, Rx能够不失真地接收并还原CSPI协议数据。

本文提出将Android嵌入式技术和互联网技术相结合的LED智能玻璃显示设计, 实现用户与显示屏之间实时互动。本系统采用搭载Android操作系统的CPU+FPGA双核架构, 通过开发Android系统应用软件, 使用无线网来实现LED智能玻璃显示屏与移动终端的网络通信。在Android系统源码的基础上, 增加了采用“总线-设备-驱动”模型构建的LCD显示驱动以及映射数据发送驱动, 采用设备树描述设备信息, 减少了大量代码冗余, 并在Android系统中编写JNI方法供Android应用程序调用。采用Java语言进行Android系统应用软件开发。使用Socket网络编程来实现LED智能玻璃显示屏与移动终端的网络通信。此系统具有较好的易用性和可移植性, 给产品应用带来了方便, 提高了施工效率。

肤色检测在人脸检测、手势识别、敏感图像过滤、医疗诊断、图像增强等计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用。由于人体肤色容易受光照条件、种族等因素的影响, 难以在非限制性场景中达到理想的肤色检测效果, 所以自适应肤色检测方法应运而生。本文较全面地对自适应肤色检测方法进行了综述, 重点分析了基于参数动态调整和基于高层语义特征的自适应肤色检测方法, 讨论了它们各自的优势和不足, 并在此基础之上展望了未来的发展趋势, 为相关研究人员提供参考。

为解决当前低照度图像增强问题, 提出了一种基于双残差卷积网络的图像增强算法。首先, 根据Retinex理论模型, 将正常照度图像合成低照度图像, 再分别将它们分解在R(红)、G(绿)、B(蓝)3个分量上, 然后通过特征提取模块和双残差模块学习低照度图像与正常照度图像在各分量的映射关系, 获得各分量上的增强图像, 最后合成增强的RGB图像。采用双边滤波优化增强的RGB图像, 使得所获得的图像更加接近参考图像。实验表明, 本文所提算法, 对于处理合成的低照度图像, 峰值信噪比最高可达25.931 1 dB, 结构相似度最高可达0.945 2; 对于处理真实的低照度图像, 盲图像质量评估指标高于其他算法, 且运行速度更快。

传统的基于CNN的方法在对低分辨率图像进行重构处理过程中, 并未将图像中的低频结构信息和高频细节信息进行区别处理, 且网络的层与层之间缺乏信息交流, 从而造成高分辨率重建图像结果中出现信息缺失。为获取更多图像各层次特征的结构与细节信息, 本文构建了基于小波域的残差密集网络(WRDSR)。该网络在二维离散小波变换形成的小波域内, 利用密集连接和残差连接对图像不同频率的信息进行充分提取后, 将融合后的特征输入到亚像素卷积层生成高分辨率图像的小波子带图像, 最后通过二维离散小波逆变换生成高分辨率图像。与Bicubic、SRCNN、VDSR、LapSRN、DWSR、SDSR等算法相比, WRDSR在评价指标PSNR/SSIM上平均提高了2.824 dB/0.059 5、0.747 dB/0.016 8、0.016 dB/0.002 4、0.025 dB/0.004 3、0.21 dB/0.004 7和0.20 dB/0.005 7, 在更高效地利用原始图像信息的同时, 解决了信息缺失的问题, 使得重建图像的纹理更清晰, 细节更丰富, 视觉效果更佳。

为了抑制由读出放大电路增益不一致导致的CMOS传感器固定模式噪声(FPN), 提高成像质量, 本文提出了基于暗电流的固定模式噪声校正方法。该方法相比于传统校正方法具有校正系统简单, 算法易于实现的优点。本文对校正前后的图像通过灰度方差进行评估,评估结果表明: 由暗电流形成的本底图像, 图像灰度方差校正后相比于校正前, 降低1~2个数量级; 均匀光照条件下的CMOS图像, 校正后相比于校正前, 图像灰度方差增大2个数量级。该评估结果及相关结论对暗电流本底图像及相关校正方法探讨具有一定的借鉴意义。

由于摄像机视角造成的类内差异明显, 研究学者开始利用GAN扩充数据保持类内不变性。针对现有GAN生成图像模糊、背景不真实, 本文提出一种利用姿态与外观特征混合编码的行人再识别算法。在训练阶段, 将人物图像分解为姿态特征和外观特征, 生成网络通过切换外观特征与姿态特征, 混合两幅图像中的特征生成高质量图像。判别网络将生成图像的外观特征反馈给生成网络的外观编码器以实现联合优化, 采用多损失联合进一步提高生成图片的质量。在测试阶段, 使用原数据集对网络模型进行测试, 在Market-1501和DukeMTMC-reID数据集上的rank-1/mAP 分别达到93.4%/82.2%、84.3%/70.5%。