[发明专利]一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法及系统有效
申请号: | 201910522729.8 | 申请日: | 2019-06-17 |
公开(公告)号: | CN110310596B | 公开(公告)日: | 2021-03-12 |
发明(设计)人: | 何光瑜;詹东旭;张胜森;郑增强 | 申请(专利权)人: | 武汉精立电子技术有限公司;武汉精测电子集团股份有限公司 |
主分类号: | G09G3/3208 | 分类号: | G09G3/3208;G06N3/04;G06F16/903 |
代理公司: | 武汉东喻专利代理事务所(普通合伙) 42224 | 代理人: | 李佑宏 |
地址: | 430205 湖北省武*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 oled 模组 gamma 调节 初值 预测 方法 系统 | ||
1.一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法,其特征在于,具体步骤为:
预设GAMMA调节模式下,获取待调节OLED模组的第一特定绑点对应的RGB寄存器配置值,依据第一关系和上述寄存器配置值获得对应的样本库中OLED模组样本编号,依据第二关系和所述样本库OLED模组样本编号获得GAMMA数据模型,依据上述GAMMA数据模型得到待调节OLED模组所有待调节绑点对应的RGB寄存器初始值;
所述GAMMA数据模型为:所述样本库中OLED模组样本编号下的所有绑点与其对应的RGB寄存器配置值的关系;
所述第一关系为:选择所述样本库中每个OLED模组样本与所述第一特定绑点属性相同的第二特定绑点,建立每个OLED模组样本编号与第二特定绑点对应的RGB寄存器配置值的关系;
所述第二关系为:所述样本库中每个OLED模组样本编号与其一一对应的GAMMA数据模型的关系。
2.根据权利要求1所述的一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法,其特征在于,依据所有OLED模组样本的第二特定绑点对应的RGB寄存器配置值的大小排序得到OLED模组样本编号。
3.根据权利要求1或2所述的一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法,其特征在于,获取所述GAMMA数据模型包括以下步骤:
所述预设GAMMA调节模式下,获取OLED模组样本的若干绑点下其对应的RGB寄存器配置值,模拟得到所有绑点与其对应的RGB寄存器配置值的关系模拟曲线f1作为所述GAMMA数据模型。
4.根据权利要求1-3中任一项所述的一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法,其特征在于,分别依据所述第一关系和所述第二关系建立第一神经网络泛函数F1和第二神经网络泛函数F2,以减少对应的样本库中OLED模组样本编号获取的计算时间。
5.根据权利要求1-4中任一项所述的一种OLED模组的GAMMA调节初值预测方法,其特征在于,比较待调节OLED模组的第一特定绑点对应的RGB寄存器配置值与OLED模组样本的第二特定绑点对应的RGB寄存器配置值的差值绝对值,以确定所述对应的样本库中OLED模组样本编号。
6.一种OLED模组的GAMMA调节初值预测系统,该系统包括数据采集模块和数据处理模块,其特征在于,
所述数据采集模块用于依据数据处理模块的指令采集预设GAMMA调节模式下OLED模组的绑点与对应的RGB寄存器配置值发送给所述数据处理模块;
所述数据处理模块获取待调节OLED模组的第一特定绑点对应的RGB寄存器配置值,依据第一关系和上述寄存器配置值获得对应的样本库中OLED模组样本编号,依据第二关系和所述样本库OLED模组样本编号获得GAMMA数据模型,依据上述GAMMA数据模型得到待调节OLED模组所有待调节绑点对应的RGB寄存器初始值;
所述GAMMA数据模型为:所述样本库中OLED模组样本编号下的所有绑点与其对应的RGB寄存器配置值的关系;
所述第一关系为:选择所述样本库中每个OLED模组样本与所述第一特定绑点属性相同的第二特定绑点,建立每个OLED模组样本编号与第二特定绑点对应的RGB寄存器配置值的关系;
所述第二关系为:所述样本库中每个OLED模组样本编号与其一一对应的GAMMA数据模型的关系。
7.根据权利要求6所述的一种OLED模组的GAMMA调节初值预测系统,其特征在于,依据所有OLED模组样本的第二特定绑点对应的RGB寄存器配置值的大小排序得到OLED模组样本编号。
8.根据权利要求6或7所述的一种OLED模组的GAMMA调节初值预测系统,其特征在于,获取所述GAMMA数据模型包括以下步骤:
所述预设GAMMA调节模式下,获取OLED模组样本的若干绑点下其对应的RGB寄存器配置值,模拟得到所有绑点与其对应的RGB寄存器配置值的关系模拟曲线f1作为所述GAMMA数据模型。
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