P‐9.17: Demura Algorithm Based on Generative Adversarial Network

对抗制 生成语法 计算机科学 生成对抗网络 人工智能 算法 深度学习
作者
Li Xi,Zhiyang Hao,Yanjun Zhang,Bojia Lyu
出处
期刊:Sid's Digest Of Technical Papers [Wiley]
卷期号:55 (S1): 1216-1219
标识
DOI:10.1002/sdtp.17325
摘要

As a widely acknowledged next‐generation display technology in the display industry, Micro LED has its advantages, but also faces significant issues with the mura phenomenon. Moreover, traditional Demura algorithms have numerous limitations when applied to Micro LEDs, leading to limited compensation effects. This paper first introduces the specific problems of current Demura algorithms in Micro LED applications and proposes a Demura algorithm based on Generative Adversarial Networks (GANs) from deep learning, targeted to address these issues. Subsequently, it delves into the principles of Generative Adversarial Networks, their integration with Demura algorithms, and finally, analyzes and summarizes the actual usage effects. The paper concludes with an analysis and outlook on potential improvements and future applications of the model.

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