产能提高 9 倍的 LMK deMURA 技术

对于像素自发光显示产品，例如 OLED 以及 Micro LED， 在生产制程完成后，显示器的均匀性比较差，无法满足显示产品的需要。

这种不均匀主要来自于各个像素之间光电特性差异，因此出现像素之间的亮度及颜色差异。

而demura 的任务就是修正像素之间亮度甚至颜色的不一致性，如果像素本身的线性不同，则，还需针对不同灰阶进行测试和补偿，因此，deMURA 是一个复杂且工作量大、耗时的制程。

由上可知，deMURA的关键是获得显示器每个像素的准确亮度数据，因此使用成像式亮度计成为 deMURA 测试的首选。

然而，这里的挑战显而易见：

普通成像质量的3000万像素成像亮度计，中心与边缘成像质量对比

高品质成像质量的3000 万像素成像亮度计，边缘的像素也可获得高质量图像

理论上来说，在横向或者纵向，至少2个相机像素对应1个显示器像素，而由于受限于成像质量，这样是远远不够的。业界deMURA方案的相机像素动辄几千万像素，甚至过亿。

LMK deMURA 方案适用于像素比在2-3 之间的应用。

受限于成像质量和成像亮度计解析度，以及生产效率提升的需要，就需要进行特殊的技术处理，达到不使用超高解析度相机，就可以满足 deMURA 测试的需要。

下面是三种技术的简要介绍，并特别比较他们的优缺点和测试效率。

将整个画面按照水平和垂直方向，间隔点亮，分次拍摄，最后数据集成到一起，获得每个像素的亮度数据，用于 deMURA 处理。

以下图为例，整个图像按照每3个像素点亮一个，整个图像分成多个3X3 的分区，每个分区里面一次只点亮一个像素，这样就降低了对成像质量的要求，准确定位每个像素。

间隔点亮拍摄的特点：

• 优点：降低了对成像质量的要求；

• 缺点：需要多次拍摄，效率低

• 有 loading effect 问题。对于独立像素显示的产品来说，局部点亮与整体点亮，像素本身的亮度特性有比较大的差异的，因此造成deMURA效果差异。

效率评估：需要的拍摄图像数量

假定间隔数为 n，一个颜色通道下需要 m个灰阶的deMURA，则需要拍摄的次数为

N=m x n²

RGB 分别deMURA 则需要的测试次数为 

N=3m x n²

APR 是 Advanced Pixel Registration 的缩写，该方法将亮度测量与像素位置测量分开进行，从而降低对成像质量的要求。

在像素位置测量部分，主要采用专门设计的图像，用于位置学习，从而可以定位到独立的显示器像素，并与相机像素之间建立关联。这样，就将镜头本身的畸变影响降低到最小，获得精确位置坐标。

，

用于像素位置学习定位的图像

像素学习步骤结束后，切换到正常显示的灰阶画面，拍摄获得亮度分布图像。

结合两次拍摄信息，进行图像处理，获得deMURA需要的像素亮度分布结果。

APR 技术特点：

• 亮度测量与位置测量分开进行，降低对成像质量的要求

• 拍摄的画面数量少，效率高

• 没有 loading effect 影响

  
  

效率评估：需要拍摄的图像数量

N=2m （m为灰阶数）

如果RGB通道分别deMURA测试，则需要的拍摄数量：

N=6m （因为RGB的像素位置是不同的，因此需要分别做像素位置学习注册拍摄）

显然相对于间隔点亮的方法，成倍的提升，不过这种方法还可以更快，这就是

SPR，英文全称：Single Shot Pixel Registration

在产线测试环境下，需要deMURA测试的都是同一类型的显示器，而且现场的测试条件是固定的，这样，像素注册学习的结果可以共用，这样就可以节省更多的时间出来。

所以除了第一个样品需要进行像素注册学习外，后续的产品只进行亮度拍摄即可。

只不过，需要识别样品之间的位置移动、偏转，并进行位置补偿，解决了这些问题后，测试流程就变为如下步骤：

SPR 技术特点：

是APR技术在产线环境下的优化，除了启动测试前的位置学习，后续样品无需位置学习过程。

本文介绍了deMURA 在像素自发光显示产品制程中的重要作用，以及在测试技术上的挑战。然后分别介绍了3种 deMURA 技术，比较了技术特点，特别是与生产效率直接相关的拍摄次数。

具体见下表：

这三种技术均无需超高解析度相机！

由此可见，采用 SPR 技术，生产效率大大提升。以常见的3个像素间隔点亮拍摄比较，RGB 三个通道，每个通道 3 个灰阶分别 deMURA，

基于LMK 相机的 SPR 技术， deMURA 效率提升了 9 倍！

来源：光傲科技

 

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