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新型FPGA实现的神经网络实时补偿AMOLED显示退化研究

作者及机构
本研究由Si-Fu Lin（原国立阳明交通大学）、Hao-Ren Chen（国立阳明交通大学电气与控制工程系）、Paul C.-P. Chao（IEEE会士，国立阳明交通大学）、Chih-Cheng Chen（友达光电）及Chia-Chun Chang（友达光电）合作完成，发表于《IEEE Transactions on Industrial Informatics》2024年9月刊（卷20，第9期）。

学术背景

有机发光二极管（OLED）显示器因其主动发光、高响应速度、低能耗等优势成为高端显示市场主流，但其长期使用后因温度与高压导致的亮度衰减（degradation）问题亟待解决。过去研究多仅考虑时间变量，忽视温度对退化的显著影响（如文献[18]所示）。本研究提出一种基于神经网络（NN）的创新补偿系统，通过三阶段模型实现实时退化补偿，并在FPGA（现场可编程门阵列）硬件上实现，以解决AMOLED（有源矩阵有机发光二极管）长期运行中的亮度均匀性问题。

研究流程与方法

1. 三阶段补偿系统设计
- 阶段一：温度分布建模
- 对象与数据：252种显示图案（含锐边与平滑图案，红、绿、蓝三色组合），在27°C、50°C、60°C环境下通过红外热像仪（FLIR T530）和四角温度传感器（TMP117）采集数据。
- 模型开发：采用多层感知机（MLP），输入层2404神经元（2400个为图像数据，4个为传感器温度），隐藏层4神经元（实验证明最优），输出层预测80×30分辨率温度分布。采用ReLU激活函数和L1/L2正则化限制硬件资源消耗。
- 硬件实现：Xilinx Vivado 2020.1平台，Verilog编程，FPGA运算频率56.81 MHz，功耗0.14 W，硬件误差<1.13°C（标准差）。

• 阶段二：增量式退化神经网络模型

  • 实验设计：6块OLED面板（L1-L6），分固定温度与变化温度组，测量96区域（6行×16列）在5种灰度（123-255）下的亮度衰减，每48小时记录数据。
    
  • 模型架构：输入层8神经元（含温度、老化时间、当前灰度亮度等），隐藏层4神经元，输出层预测5种灰度的退化亮度。采用增量训练（δt=0.1438秒）记录历史退化数据。
    
  • 验证方法：以L2/L4/L6面板为测试集，其余训练，结果显示绿色OLED退化预测误差最高（MAPE=6.55%），因降解最显著。
    

• 阶段三：实时亮度补偿算法

  • 方法：基于线性插值（非Gamma曲线因硬件限制），通过对比初始亮度曲线（l_orig）与退化曲线（l_aged）计算补偿灰度值。
    
  • 硬件效率：FPGA实现时，补偿逻辑功耗0.174 W，绿色OLED补偿后误差从17.32%降至6.12%。
    

2. 硬件实现与优化
- FPGA架构：Artix-7开发板（XC7A200TFBG676-2），固定点数运算（19位：1符号位+5整数位+13小数位）。
- 并行计算：96区域温度与退化预测同步执行，总功耗0.448 W，资源占用（LUTs 608，DSP模块8个）。

主要结果

1. 温度模型精度：预测与实际温度分布误差<0.08°C（MSE），高温区域误差略高（图12）。
   
2. 退化补偿效果：
   
   • 红色、绿色、蓝色OLED的补偿后显示精度分别达97.1%、93.9%、95.1%（1000小时测试），优于文献[6][7][18]的83%-96.6%。
     
   • 补偿后绿色OLED的灰度误差降至4.88 LSB（受制造工艺限制）。
     

结论与价值

1. 科学价值：首次将温度分布作为退化模型输入，验证温度对OLED退化的关键影响；增量式NN模型解决了个体使用历史的动态补偿需求。
   
2. 应用价值：FPGA硬件实现的实时补偿系统可集成至AMOLED驱动电路，延长显示器寿命并保持色彩一致性，尤其适用于高分辨率、高刷新率场景。
   

研究亮点

• 创新方法：三阶段级联模型（温度→退化→补偿）与增量式NN结合，硬件实现兼顾精度与效率。
  
• 性能突破：1000小时测试下补偿精度为同类最高，且功耗低于0.5 W。
  
• 数据支持：实验覆盖变量温度与多面板数据，模型泛化能力强。
  

其他贡献

• 公开了温度传感器布局与热像仪标定方法，为后续研究提供基准。
  
• 硬件设计细节（如19位固定点数运算）为FPGA实现NN模型提供优化参考。
  

此报告完整呈现了研究的创新性、方法论严谨性及工程应用潜力，为显示技术领域的学者与工程师提供了重要参考。