显示装置和显示装置的亮度调节方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114333736A(43)申请公布日2022.04.12(21)申请号202111642998.1(22)申请日2021.12.29(71)申请人深圳市华星光电半导体显示技术有限公司地址518132广东省深圳市光明新区公明街道塘明大道9-2号(72)发明人卢小冰(74)专利代理机构深圳紫藤知识产权代理有限公司44570代理人王胜男(51)Int.Cl.G09G5/10(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称显示装置和显示装置的亮度调节方法(57)摘要本申请提供一种显示装置和显示装置的亮度调节方法，显示装置包括显示面板和驱动芯片，通过在驱动芯片中植入原始特征模型，并在显示面板的使用过程中循环进行多维度测试参数下的实际亮度数据和理想亮度数据采集，构建训练样本集和测试样本集对原始特征模型进行训练和调整，显示面板使用过程中的亮度调节可直接利用目标特征模型来自动调节，而不需要依赖人力完成，因此画质改善的成本较低，同时由于原始特征模型是综合了多维度测试参数下的数据进行的训练，且使用过程中会经过多次迭代训练和调整得到多级目标特征模型，每一级目标特征模型均可用于亮度调节，因此使得显示面板在整个生命周期内亮度调节的精度和准确性均较高，画质也较为稳定。CN114333736ACN114333736A权利要求书1/2页1.一种显示装置，其特征在于，包括：显示面板，所述显示面板包括实际数据获取模块，所述实际数据获取模块用于循环获取所述显示面板在多维度测试参数下的实际亮度数据；驱动芯片，与所述显示面板电连接，所述驱动芯片包括理想数据获取模块、数据处理模块、亮度调节模块和原始特征模型；其中，所述理想数据获取模块用于循环获取所述显示面板在多维度测试参数下的理想亮度数据；所述数据处理模块用于，根据第n个循环内的多维度测试参数和实际亮度数据生成多个训练数据集，根据第n个循环内的多维度测试参数和理想亮度数据生成多个测试数据集，根据第n个循环内的多个训练数据集和多个测试数据集对所述原始特征模型进行训练和调整，得到第n级目标特征模型，并根据第n+1个循环内的多个训练数据集和多个测试数据集，对第n级目标特征模型进行训练和调整，得到第n+1级目标特征模型，n为正整数；所述亮度调节模块用于，根据所述显示面板的当前使用参数，通过当前级目标特征模型输出所述显示面板的目标亮度数据。2.如权利要求1所述的显示装置，其特征在于，在第n个循环内，所述实际数据获取模块用于：获取所述显示面板在多个不同第一灰阶下的第一实际亮度数据，根据所述多个不同第一灰阶和所述第一实际亮度数据，生成第一训练数据集；获取在至少一个第一灰阶下，所述显示面板在多个不同环境状态下的第二实际亮度数据，根据所述至少一个第一灰阶、所述多个不同环境状态和所述第二实际亮度数据，生成第二训练数据集。3.如权利要求2所述的显示装置，其特征在于，在第n个循环内，所述理想数据获取模块用于：获取所述显示面板在多个不同第二灰阶下的第一理想亮度数据，根据所述多个不同第二灰阶和所述第一理想亮度数据，生成第一测试数据集；获取在至少一个第二灰阶下，所述显示面板在多个不同环境状态下的第二理想亮度数据，根据所述至少一个第二灰阶、所述多个不同环境状态和所述第二理想亮度数据，生成第二测试数据集。4.如权利要求3所述的亮度调节系统，其特征在于，所述多个第一灰阶与所述多个第二灰阶的数值均不同。5.如权利要求3所述的显示装置，其特征在于，所述数据处理模块包括：分组单元，用于将第n个循环内的多个训练数据集和多个测试数据集分组，得到多个数据集组，每个数据集组包括同一维度测试参数下的训练数据集和测试数据集；训练和调整单元，用于在第n个循环内，按照预设顺序，基于各数据集组对初始特征模型进行逐级训练和调整，得到第n级目标特征模型；在n为1时，所述初始特征模型为所述原始特征模型，在n大于1时，所述初始特征模型为第n‑1级目标特征模型。6.如权利要求4所述的显示装置，其特征在于，在第n个循环内，所述训练和调整单元用于：根据所述第一训练数据集对所述初始特征模型进行训练，得到第一级特征训练模型，2CN114333736A权利要求书2/2页根据所述第一测试数据集对所述第一级特征训练模型进行调整，得到第一级特征模型；根据所述第二训练数据集对所述第一级特征模型进行训练，得到第二级特征训练模型，根据所述第二测试数据集对所述第二级特征训练模型进行调整，得到第n级目标特征模型。7.如权利要求1所述的显示装置，其特征在于，所述实际数据获取模块包括设置在所述显示面板中的第一光学传感器，所述第一光学传感器用于采集显示面板的实际亮度数据。8.如权利要求1所述的显示装置，其特征在于，所述实